HORAE: A Domain-Agnostic Language for Automated Service Regulation

要約

人工知能は、サービス規制の分野に急速に侵入しています。
ただし、既存のAIベースの規制手法は、特定のアプリケーションドメインに合わせて調整されることが多いため、自動化された方法で一般化することは困難です。
このホワイトペーパーでは、多様なドメインのセットにわたるモデリング（マルチモーダル）レギュレーションルールのための統一された仕様言語であるHoraeを紹介します。
Horaeは、Horaeモデリングプロセスを自動化するRulegptという名前の微調整された大型言語モデルをさらに活用して、完全に自動化されたインテリジェントサービス規制のエンドツーエンドフレームワークを生成することにより、Horaeがどのようにインテリジェントサービス規制パイプラインを促進するかを紹介します。
私たちのフレームワークの実現可能性と有効性は、さまざまな現実世界の規制ドメインのベンチマークを通じて実証されています。
特に、7Bパラメーターを備えたオープンソースで微調整されたRulegptで、GPT-3.5を上回り、GPT-4Oと同等のパフォーマンスを発揮するのに十分であることを示しています。

要約(オリジナル)

Artificial intelligence is rapidly encroaching on the field of service regulation. However, existing AI-based regulation techniques are often tailored to specific application domains and thus are difficult to generalize in an automated manner. This paper presents Horae, a unified specification language for modeling (multimodal) regulation rules across a diverse set of domains. We showcase how Horae facilitates an intelligent service regulation pipeline by further exploiting a fine-tuned large language model named RuleGPT that automates the Horae modeling process, thereby yielding an end-to-end framework for fully automated intelligent service regulation. The feasibility and effectiveness of our framework are demonstrated over a benchmark of various real-world regulation domains. In particular, we show that our open-sourced, fine-tuned RuleGPT with 7B parameters suffices to outperform GPT-3.5 and perform on par with GPT-4o.

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