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

要約

OpenAI の ChatGPT などの大規模言語モデル (LLM) が広く採用されると、地盤工学を含むさまざまな業界に革命が起こる可能性があります。
ただし、GPT モデルは、一見もっともらしいが誤った出力を生成し、幻覚を引き起こすことがあります。
この記事では、これらのリスクを軽減し、地盤工学用途で GPT の可能性を最大限に活用するための迅速なエンジニアリングの重要性について説明します。
LLM に関連する課題と落とし穴を調査し、正確で価値のある応答を確保する上でのコンテキストの役割に焦点を当てます。
さらに、コンテキスト固有の検索エンジンの開発と、データ分析や設計などの複雑なタスクの自然なインターフェイスとなる LLM の可能性を調べます。
また、複雑な地盤工学タスクやデータ分析を処理するために、自然言語を使用した統一インターフェイスも開発しています。
GPT を地盤工学のワークフローに統合することで、専門家は作業を合理化し、将来に向けて持続可能で復元力のあるインフラストラクチャ システムを開発できます。

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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