Last Updated on 2023-12-23 03:41 by admin
from Leveraging language to understand machines.
MITの修士課程の学生であるIrene TerpstraとRujul Gandhiは、自然言語を用いて統合回路の設計を行い、ロボットが理解できるようにする研究を進めています。彼らは、テキストプロンプトを使ってチップの設計をクエリし、大規模な言語モデルと強化学習を組み合わせて設計プロセスを自動化するワークフローを開発しています。また、Gandhiは自然言語の指示を機械が理解できる形式に変換するパーサーを開発し、事前学習されたモデルT5を利用して英語のコマンドを論理単位に分解するシステムを作成しています。彼女はさらに、限られたデータを持つ低リソース言語の音声モデル開発にも取り組んでいます。言語技術は、ソフトウェアやデバイスとの対話を母国語や方言で行うことを可能にするなど、多岐にわたる分野での応用が期待されており、音声アシスタントの改善、翻訳、解釈、そしてデータが限られた低リソース言語の処理にも利用できるとされています。
