要約
大規模データセットでトレーニングされた大規模言語モデル (LLM) は、Google が BERT を導入した後の 2018 年に注目を集めました。
その後、OpenAI から GPT モデルなどのさまざまな LLM がリリースされました。
これらのモデルはさまざまなタスクで優れたパフォーマンスを発揮し、ビジネスや教育などの分野で広く応用されています。
しかし、建設業界で LLM を使用する機会と課題についてはほとんど知られていません。
したがって、この研究は建設業界における GPT モデルを評価することを目的としています。
研究の目的を達成するために、批判的なレビュー、専門家の議論、事例研究の検証が採用されています。
この調査結果により、プロジェクトのライフサイクル全体を通じて GPT モデルの機会が明らかになりました。
GPT モデルを活用する際の課題が強調され、材料の選択と最適化のためのユースケース プロトタイプが開発されます。
この研究結果は、建設業界におけるLLMの研究展望を提示するものであるため、研究者、実務者、関係者にとって有益となるでしょう。
要約(オリジナル)
Large Language Models(LLMs) trained on large data sets came into prominence in 2018 after Google introduced BERT. Subsequently, different LLMs such as GPT models from OpenAI have been released. These models perform well on diverse tasks and have been gaining widespread applications in fields such as business and education. However, little is known about the opportunities and challenges of using LLMs in the construction industry. Thus, this study aims to assess GPT models in the construction industry. A critical review, expert discussion and case study validation are employed to achieve the study objectives. The findings revealed opportunities for GPT models throughout the project lifecycle. The challenges of leveraging GPT models are highlighted and a use case prototype is developed for materials selection and optimization. The findings of the study would be of benefit to researchers, practitioners and stakeholders, as it presents research vistas for LLMs in the construction industry.
arxiv情報
著者 | Abdullahi Saka,Ridwan Taiwo,Nurudeen Saka,Babatunde Salami,Saheed Ajayi,Kabiru Akande,Hadi Kazemi |
発行日 | 2023-05-30 12:50:51+00:00 |
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