Industrial Engineering with Large Language Models: A case study of ChatGPT’s performance on Oil & Gas problems

要約

【タイトル】大規模言語モデルを用いた産業工学：Oil＆Gas問題へのChatGPTのパフォーマンスの事例研究

【要約】
– 大規模言語モデルは、工場の自動化、PLCプログラミングなど、オイル＆ガス工学を含む様々な分野で複雑な問題を解決するための大きな可能性を示している。
– しかし、いくつかの産業プロセスを支配する重要な物理方程式の強い・弱い解の自動識別は、依然として難しい課題である。
– 本論文は、特にオイル＆ガス工学に固有の実践的な問題における現在の大規模言語モデル（ChatGPT）のアプローチの限界を明らかにし、ChatGPTの複雑なオイル＆ガス工学問題におけるパフォーマンスを議論し、大規模言語モデルが最も効果的な領域を示す。

要約(オリジナル)

Large Language Models (LLMs) have shown great potential in solving complex problems in various fields, including oil and gas engineering and other industrial engineering disciplines like factory automation, PLC programming etc. However, automatic identification of strong and weak solutions to fundamental physics equations governing several industrial processes remain a challenging task. This paper identifies the limitation of current LLM approaches, particularly ChatGPT in selected practical problems native to oil and gas engineering but not exclusively. The performance of ChatGPT in solving complex problems in oil and gas engineering is discussed and the areas where LLMs are most effective are presented.

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