Fugu-MT 論文翻訳(概要): Temperature in SLMs: Impact on Incident Categorization in On-Premises Environments

論文の概要: Temperature in SLMs: Impact on Incident Categorization in On-Premises Environments

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.19464v1
Date: Fri, 21 Nov 2025 19:37:09 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-11-26 17:37:04.005694
Title: Temperature in SLMs: Impact on Incident Categorization in On-Premises Environments
Title（参考訳）: SLMにおける温度:オンプレミス環境におけるインシデント分類への影響
Authors: Marcio Pohlmann, Alex Severo, Gefté Almeida, Diego Kreutz, Tiago Heinrich, Lourenço Pereira,
Abstract要約: ローカルに実行されたSLMがこの課題に対処できるかどうかを検討する。その結果、温度は性能にはほとんど影響を与えず、パラメータの数とGPU容量は決定的な要因であることがわかった。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: SOCs and CSIRTs face increasing pressure to automate incident categorization, yet the use of cloud-based LLMs introduces costs, latency, and confidentiality risks. We investigate whether locally executed SLMs can meet this challenge. We evaluated 21 models ranging from 1B to 20B parameters, varying the temperature hyperparameter and measuring execution time and precision across two distinct architectures. The results indicate that temperature has little influence on performance, whereas the number of parameters and GPU capacity are decisive factors.
Abstract（参考訳）: SOCとCSIRTは、インシデント分類を自動化する圧力が高まる一方で、クラウドベースのLCMを使用することで、コスト、レイテンシ、機密性リスクがもたらされる。ローカルに実行されたSLMがこの課題に対処できるかどうかを検討する。我々は,1Bから20Bのパラメータから,温度ハイパーパラメータの変動,および2つの異なるアーキテクチャにおける実行時間と精度を測定する21のモデルを評価した。その結果、温度は性能にはほとんど影響を与えず、パラメータの数やGPU容量は決定的な要因であることが示唆された。

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