Observations on LLMs for Telecom Domain: Capabilities and Limitations

要約

会話型インターフェイス (チャットボット) を構築する状況は、OpenAI (GPT3.5 および GPT4) の ChatGPT、Google の Bard、Large Language などの生成人工知能 (AI) ベースの大規模言語モデル (LLM) の最近の開発により、パラダイム シフトを目の当たりにしました。
モデル メタ AI (LLaMA) など。
このペーパーでは、電気通信ドメイン、特にエンタープライズ ワイヤレス製品およびサービスの会話型インターフェイスにそのようなモデルを組み込む際の機能と制限を分析します。
Cradlepoint の公開データを実験に使用し、用語や製品分類に対するドメイン適応、コンテキストの連続性、入力摂動やエラーに対する堅牢性など、複数のユースケースに対するそのようなモデルからの応答の比較分析を示します。
この評価は、ドメイン固有の要件に合わせてカスタマイズされた会話型インターフェイスの構築に携わるデータ サイエンティストに有益な洞察を提供すると信じています。

要約(オリジナル)

The landscape for building conversational interfaces (chatbots) has witnessed a paradigm shift with recent developments in generative Artificial Intelligence (AI) based Large Language Models (LLMs), such as ChatGPT by OpenAI (GPT3.5 and GPT4), Google’s Bard, Large Language Model Meta AI (LLaMA), among others. In this paper, we analyze capabilities and limitations of incorporating such models in conversational interfaces for the telecommunication domain, specifically for enterprise wireless products and services. Using Cradlepoint’s publicly available data for our experiments, we present a comparative analysis of the responses from such models for multiple use-cases including domain adaptation for terminology and product taxonomy, context continuity, robustness to input perturbations and errors. We believe this evaluation would provide useful insights to data scientists engaged in building customized conversational interfaces for domain-specific requirements.

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