論文の概要: Context operations to architecture modelling output from large language models and evaluation criteria for their use in systems engineering design
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.10132v1
- Date: Wed, 09 Sep 2026 13:09:01 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-09-10 19:44:09.031772
- Title: Context operations to architecture modelling output from large language models and evaluation criteria for their use in systems engineering design
- Title（参考訳）: 大規模言語モデルからの出力をモデル化するためのコンテキスト操作とそのシステム工学設計への応用評価基準
- Abstract要約: このコントリビューションは、LLMベースのエンジニアリング設計において、コンテキストを組み立てるための正式な操作のフレームワークを導入している。
このフレームワークは、ポリシープロンプト、永続性のある参照ユニット、プロンプトベクターによるユーザ質問を含むモジュール型コンテキストユニットの組み立てを含む。
- 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 development of generative artificial intelligence resources enables opportunities of speeding up systems and engineering design work. This contribution introduces a framework of formal operations for assembling context in LLM-based engineering design. This framework involves the assembly of modular context units, including policy prompts, reference units with persistence, and user questions with prompt vectoring. This approach enables the systematic structuring of interactions with generative models. A formal method for evaluating modelling-as-code LLM outputs is also presented, which enables the evaluation of compliance to intent from LLM answers and thereby asses the support from LLMs for systems architecture modelling.
- Abstract（参考訳）: 生成人工知能資源の開発は、システムとエンジニアリング設計作業のスピードアップを可能にする。
このコントリビューションは、LLMベースのエンジニアリング設計において、コンテキストを組み立てるための正式な操作のフレームワークを導入している。
このフレームワークは、ポリシープロンプト、永続性のある参照ユニット、プロンプトベクターによるユーザ質問を含むモジュール型コンテキストユニットの組み立てを含む。
このアプローチは、生成モデルとの相互作用の体系的な構造化を可能にする。
また、LLMの回答からの意図に対するコンプライアンスの評価を可能にし、システムアーキテクチャのモデリングにおけるLLMからの支持を評価できる形式的なLCM出力の評価方法も提示した。
関連論文リスト
- OpenCompass: A Universal Evaluation Platform for Large Language Models [62.59671563145442]
汎用大規模言語モデル (LLM) は, 技術の進歩において重要なリンクとなっている。
メインストリームベンチマークデータセットは、タスクタイプの多様性、一貫性のない評価基準、データと処理の断片化といった課題に直面している。
本稿では,ワンストップ,スケーラブル,高精度な汎用評価プラットフォームであるOpen LLMをオープンソースとして提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-05-19T02:50:11Z) - Large Language Models to Enhance Business Process Modeling: Past, Present, and Future Trends [0.0]
本稿では、自然言語をBPMNプロセスモデルに変換するAI駆動手法の文献レビューを紹介する。
この分析は、ルールベースおよび従来のNLPパイプラインからLLMベースのアーキテクチャへの移行を明らかにしている。
この文献は、意味的正当性、評価の断片化、現実世界の組織的文脈における限定的な検証に関する永続的な課題も明らかにしている。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-04-15T16:15:03Z) - Monadic Context Engineering [59.95390010097654]
本稿では,エージェント設計の正式な基盤を提供するために,モナディックコンテキストエンジニアリング(MCE)を紹介する。
我々は、モナドがロバストなコンポジションをどのように実現し、Applicativesが並列実行に原則化された構造を提供し、また、モナドトランスフォーマーがこれらの機能の体系的なコンポジションをどのように可能にしているかを実証する。
この階層化されたアプローチにより、開発者は、単純で独立した検証可能なコンポーネントから、複雑でレジリエントで効率的なAIエージェントを構築することができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-12-27T01:52:06Z) - Speed Always Wins: A Survey on Efficient Architectures for Large Language Models [51.817121227562964]
大規模言語モデル(LLM)は、言語理解、生成、推論、マルチモーダルモデルの能力境界の押し付けにおいて、素晴らしい結果をもたらしている。
トランスフォーマーモデルは、現代のLLMの基礎として、優れたスケーリング特性を備えた強力なベースラインを提供する。
従来のトランスフォーマーアーキテクチャは、相当な計算を必要とし、大規模なトレーニングと実践的なデプロイメントに重大な障害を生じさせる。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-08-13T14:13:46Z) - Discrete Tokenization for Multimodal LLMs: A Comprehensive Survey [69.45421620616486]
本研究は、大規模言語モデル(LLM)用に設計された離散トークン化手法の最初の構造的分類と解析である。
古典的および近代的なパラダイムにまたがる8つの代表的なVQ変種を分類し、アルゴリズムの原理を分析し、力学を訓練し、LLMパイプラインとの統合に挑戦する。
コードブックの崩壊、不安定な勾配推定、モダリティ固有の符号化制約など、重要な課題を特定する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-07-21T10:52:14Z) - RE-oriented Model Development with LLM Support and Deduction-based Verification [0.0]
システム開発を予備的に行うためのUML(Unified Modelling Language)ダイアグラムに焦点を当てた包括的フレームワークを提案する。
このフレームワークは様々なモデリング段階で可視化を提供し、大きな言語モデルと論理推論エンジンをシームレスに統合する。
最終的に、このフレームワークはプログラムスケルトンの自動生成を促進し、設計から実装への移行を合理化している。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-06-10T09:13:58Z) - Configurable Foundation Models: Building LLMs from a Modular Perspective [115.63847606634268]
LLMを多数の機能モジュールに分解する傾向が高まり、複雑なタスクに取り組むためにモジュールの一部とモジュールの動的アセンブリを推論することができる。
各機能モジュールを表すブロックという用語を造語し、モジュール化された構造をカスタマイズ可能な基礎モデルとして定義する。
検索とルーティング,マージ,更新,成長という,レンガ指向の4つの操作を提示する。
FFN層はニューロンの機能的特殊化と機能的ニューロン分割を伴うモジュラーパターンに従うことが判明した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-09-04T17:01:02Z) - Towards Synthetic Trace Generation of Modeling Operations using In-Context Learning Approach [1.8874331450711404]
本稿では,イベントログのモデリング,インテリジェントなモデリングアシスタント,モデリング操作の生成を組み合わせた概念的フレームワークを提案する。
特に、アーキテクチャは、設計者がシステムを指定するのを助け、その操作をグラフィカルなモデリング環境内で記録し、関連する操作を自動的に推奨する、モデリングコンポーネントから構成される。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-26T13:26:44Z) - A process algebraic framework for multi-agent dynamic epistemic systems [55.2480439325792]
本稿では,マルチエージェント,知識ベース,動的システムのモデリングと解析のための統合フレームワークを提案する。
モデリング側では,このようなフレームワークを実用的な目的に使いやすくするプロセス代数的,エージェント指向の仕様言語を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-24T08:35:50Z) - Process Modeling With Large Language Models [42.0652924091318]
本稿では,大規模言語モデル(LLM)のプロセスモデリングへの統合について検討する。
プロセスモデルの自動生成と反復的改善にLLMを利用するフレームワークを提案する。
予備的な結果は、プロセスモデリングタスクを合理化するフレームワークの能力を示している。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-12T11:27:47Z) - MLTEing Models: Negotiating, Evaluating, and Documenting Model and
System Qualities [1.1352560842946413]
MLTEは機械学習モデルとシステムを評価するためのフレームワークと実装である。
最先端の評価テクニックを組織プロセスにコンパイルする。
MLTEツールは、モデル要件を表現するためにチームが使用できるドメイン固有の言語を提供することで、このプロセスをサポートする。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-03-03T15:10:38Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。