Telecom Language Models: Must They Be Large?

要約

電気通信分野における大規模言語モデル (LLM) への関心の高まりは、運用効率に革命をもたらす可能性を浮き彫りにしています。
ただし、これらの高度なモデルの展開は、その相当なサイズと計算需要によって妨げられることが多く、リソースに制約のある環境での実行可能性について懸念が生じています。
この課題に対処するため、最近の進歩により、コーディングや常識的推論などの多くのタスクにおいて、驚くべきことに大規模な言語モデルに匹敵するパフォーマンスを発揮する小規模な言語モデルが出現しました。
Phi-2 は、コンパクトでありながら強力なモデルであり、効率的な小型言語モデルのこの新しい波を例示しています。
この論文では、Phi-2 の電気通信分野の本質的な理解について包括的な評価を行っています。
規模に関連した制限を認識し、当社は検索拡張生成アプローチを通じて Phi-2 の機能を強化し、通信標準仕様に合わせて特別に厳選された広範な知識ベースを細心の注意を払って統合します。
強化された Phi-2 モデルは精度が大幅に向上しており、よりリソースを消費する GPT-3.5 に匹敵する精度で通信規格に関する質問に答えます。
この論文では、電気通信分野の問題解決シナリオに対処する際の Phi-2 の洗練された機能をさらに調査し、その可能性と限界を強調しています。

要約(オリジナル)

The increasing interest in Large Language Models (LLMs) within the telecommunications sector underscores their potential to revolutionize operational efficiency. However, the deployment of these sophisticated models is often hampered by their substantial size and computational demands, raising concerns about their viability in resource-constrained environments. Addressing this challenge, recent advancements have seen the emergence of small language models that surprisingly exhibit performance comparable to their larger counterparts in many tasks, such as coding and common-sense reasoning. Phi-2, a compact yet powerful model, exemplifies this new wave of efficient small language models. This paper conducts a comprehensive evaluation of Phi-2’s intrinsic understanding of the telecommunications domain. Recognizing the scale-related limitations, we enhance Phi-2’s capabilities through a Retrieval-Augmented Generation approach, meticulously integrating an extensive knowledge base specifically curated with telecom standard specifications. The enhanced Phi-2 model demonstrates a profound improvement in accuracy, answering questions about telecom standards with a precision that closely rivals the more resource-intensive GPT-3.5. The paper further explores the refined capabilities of Phi-2 in addressing problem-solving scenarios within the telecom sector, highlighting its potential and limitations.

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