On Languaging a Simulation Engine

要約

言語モデル インテリジェンスは、材料シミュレーションをプログラムする方法に革命をもたらしています。
ただし、シミュレーション シナリオが多様であるため、人間の言語をカスタマイズされたシミュレーターに正確に変換することが困難になります。
ここでは、3 つの関数化されたタイプの言語モデルを使用して、多孔質マトリックスにおける水分収着のシナリオ インスタンスを取得することにより、シミュレーション エンジンの言語化に関する対話型ナビゲーションを可能にする言語からシミュレーション (Lang2Sim) フレームワークを提案します。
ターゲット シミュレーターの行ごとのコーディングとは異なり、言語モデルは各シミュレーターを不変ツール関数とそのバリアント入出力ペアのアセンブリとして解釈します。
Lang2Sim は、言語モデルの機能化と逐次化、ツールの分類の合理化、入出力の組み合わせのカスタマイズ、シミュレータ入力の実行可能形式への蒸留によって、テキスト記述の正確な変換を可能にします。
重要なのは、機能化されたタイプに応じて、各言語モデルはメモリ制限と情報の完全性のバランスを最適化するためにチャット履歴を個別に処理する機能を備えており、人間のリクエストの非構造化された性質に対してモデルのインテリジェンスを活用していることです。
全体として、この研究は言語モデルをインテリジェントなプラットフォームとして確立し、シミュレーション エンジンの言語化の時代を切り開きます。

要約(オリジナル)

Language model intelligence is revolutionizing the way we program materials simulations. However, the diversity of simulation scenarios renders it challenging to precisely transform human language into a tailored simulator. Here, using three functionalized types of language model, we propose a language-to-simulation (Lang2Sim) framework that enables interactive navigation on languaging a simulation engine, by taking a scenario instance of water sorption in porous matrices. Unlike line-by-line coding of a target simulator, the language models interpret each simulator as an assembly of invariant tool function and its variant input-output pair. Lang2Sim enables the precise transform of textual description by functionalizing and sequentializing the language models of, respectively, rationalizing the tool categorization, customizing its input-output combinations, and distilling the simulator input into executable format. Importantly, depending on its functionalized type, each language model features a distinct processing of chat history to best balance its memory limit and information completeness, thus leveraging the model intelligence to unstructured nature of human request. Overall, this work establishes language model as an intelligent platform to unlock the era of languaging a simulation engine.

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