Fugu-MT 論文翻訳(概要): PLLM: Pseudo-Labeling Large Language Models for CAD Program Synthesis

論文の概要: PLLM: Pseudo-Labeling Large Language Models for CAD Program Synthesis

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.12561v1
Date: Fri, 13 Feb 2026 03:20:19 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2026-02-16 23:37:53.827216
Title: PLLM: Pseudo-Labeling Large Language Models for CAD Program Synthesis
Title（参考訳）: PLLM:CADプログラム合成のための擬似ラベル付き大規模言語モデル
Authors: Yuanbo Li, Dule Shu, Yanying Chen, Matt Klenk, Daniel Ritchie,
Abstract要約: ラベルのない3次元形状からCADプログラムを合成するための自己学習フレームワークであるSynthemyMを紹介する。形状データセットが与えられた場合、合成Mは、候補プログラムを反復的にサンプリングし、高忠実度実行を選択し、プログラムを拡張して、微調整のための合成プログラム-形状ペアを構築する。我々は、DeepCADから未ラベルABCデータセットへのCAD-Recodeの適用実験を行い、幾何学的忠実度とプログラムの多様性が一貫した改善を示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 16.542567548166968
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Recovering Computer-Aided Design (CAD) programs from 3D geometries is a widely studied problem. Recent advances in large language models (LLMs) have enabled progress in CAD program synthesis, but existing methods rely on supervised training with paired shape-program data, which is often unavailable. We introduce PLLM, a self-training framework for CAD program synthesis from unlabeled 3D shapes. Given a pre-trained CAD-capable LLM and a shape dataset, PLLM iteratively samples candidate programs, selects high-fidelity executions, and augments programs to construct synthetic program-shape pairs for fine-tuning. We experiment on adapting CAD-Recode from DeepCAD to the unlabeled ABC dataset show consistent improvements in geometric fidelity and program diversity.
Abstract（参考訳）: 3次元幾何学からコンピュータ支援設計(CAD)プログラムを復元することは広く研究されている問題である。大規模言語モデル(LLM)の最近の進歩はCADプログラム合成の進歩を可能にしているが、既存の手法はペア型プログラムデータによる教師あり訓練に依存しており、しばしば利用できない。ラベルのない3次元形状からCADプログラムを合成するための自己学習フレームワークPLLMを紹介する。 CAD 対応 LLM と形状データセットが与えられた後、PLLM は候補プログラムを反復的にサンプリングし、高忠実度実行を選択し、微調整のための合成プログラム-形状ペアを構築するプログラムを増強する。我々は、DeepCADから未ラベルABCデータセットへのCAD-Recodeの適用実験を行い、幾何学的忠実度とプログラムの多様性が一貫した改善を示した。

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