論文の概要: Unlocking the Potential of Large Language Models in the Nuclear Industry with Synthetic Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.08750v1
• Date: Tue, 10 Jun 2025 12:45:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-11 15:11:42.465088
• Title: Unlocking the Potential of Large Language Models in the Nuclear Industry with Synthetic Data
• Title（参考訳）: 合成データによる原子力産業における大規模言語モデルの可能性の解き放つ
• Authors: Muhammad Anwar, Daniel Lau, Mishca de Costa, Issam Hammad,
• Abstract要約: 原子力産業は、構造化されていないテキストデータに隠された貴重な情報を豊富に持っている。 このデータは、先進的なLarge Language Model (LLM)アプリケーションでは簡単には利用できない。 我々は、核産業に固有のデータ不足とプライバシー上の懸念について論じる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The nuclear industry possesses a wealth of valuable information locked away in unstructured text data. This data, however, is not readily usable for advanced Large Language Model (LLM) applications that require clean, structured question-answer pairs for tasks like model training, fine-tuning, and evaluation. This paper explores how synthetic data generation can bridge this gap, enabling the development of robust LLMs for the nuclear domain. We discuss the challenges of data scarcity and privacy concerns inherent in the nuclear industry and how synthetic data provides a solution by transforming existing text data into usable Q&A pairs. This approach leverages LLMs to analyze text, extract key information, generate relevant questions, and evaluate the quality of the resulting synthetic dataset. By unlocking the potential of LLMs in the nuclear industry, synthetic data can pave the way for improved information retrieval, enhanced knowledge sharing, and more informed decision-making in this critical sector.
• Abstract（参考訳）: 原子力産業は、構造化されていないテキストデータに隠された貴重な情報を豊富に持っている。 しかし、このデータは、モデルトレーニング、微調整、評価といったタスクに対して、クリーンで構造化された質問応答ペアを必要とする高度な大規模言語モデル(LLM)アプリケーションでは容易には利用できない。 本稿では, 合成データ生成がこのギャップを埋め, 核ドメインのための堅牢なLCMの開発を可能にする方法について検討する。 核産業に固有のデータ不足とプライバシに関する課題と,既存のテキストデータを使用可能なQ&Aペアに変換することによって,合成データがソリューションを提供する方法について論じる。 このアプローチはLLMを利用してテキストを分析し、キー情報を抽出し、関連する質問を生成し、結果の合成データセットの品質を評価する。 原子力産業におけるLLMの可能性を解き放つことで、合成データは情報検索の改善、知識共有の強化、そしてこの重要な分野におけるより情報的な意思決定の道を開くことができる。

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