Geotechnical Parrot Tales (GPT): Harnessing Large Language Models in geotechnical engineering

要約

タイトル：地盤工学において大規模言語モデル（LLMs）を活用するための「ジオテクニカル・パロット・テールズ（GPT）」

要約：
– 大規模言語モデル（LLMs）の広範な採用は、geotechnical engineeringを含む様々な産業を革命化する可能性がある。
– しかし、GPTモデルは、しばしば、信憑性がありながら誤った出力を生成し、幻想を引き起こす可能性がある。
– この記事では、プロンプトエンジニアリングが、これらのリスクを軽減し、ジオテクニカルアプリケーションのGPTの可能性を最大限に引き出す上で重要であることを説明する。
– LLMsに関連する課題や落とし穴を探り、正確で有益な応答を保証するための文脈の役割を強調する。
– さらに、文脈特化の検索エンジンの開発や、データ分析や設計のような複雑なタスクの自然なインターフェースとしてのLLMsの可能性を検討する。
– また、自然言語を使用した統一インターフェースを開発し、複雑なジオテクニカル工学タスクやデータ分析を処理する。
– GPTをジオテクニカルエンジニアリングのワークフローに統合することで、専門家は彼らの仕事を効率化し、未来の持続可能かつ強靭なインフラシステムを開発することができる。

要約(オリジナル)

The widespread adoption of large language models (LLMs), such as OpenAI’s ChatGPT, could revolutionize various industries, including geotechnical engineering. However, GPT models can sometimes generate plausible-sounding but false outputs, leading to hallucinations. In this article, we discuss the importance of prompt engineering in mitigating these risks and harnessing the full potential of GPT for geotechnical applications. We explore the challenges and pitfalls associated with LLMs and highlight the role of context in ensuring accurate and valuable responses. Furthermore, we examine the development of context-specific search engines and the potential of LLMs to become a natural interface for complex tasks, such as data analysis and design. We also develop a unified interface using natural language to handle complex geotechnical engineering tasks and data analysis. By integrating GPT into geotechnical engineering workflows, professionals can streamline their work and develop sustainable and resilient infrastructure systems for the future.

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