エンドツーエンドの回路解析問題解決のための大規模言語モデルの強化

この記事は、回路解析という特定のタスクにおける大規模言語モデル（LLM）の改善に焦点を当てています。この研究では、LLMが回路の問題を最初から最後まで理解し解決できるようにする方法を探求している可能性があります。これには、回路図の解釈、方程式の生成、結果の計算などのタスクが含まれる可能性があります。「エンドツーエンド」の使用は、問題解決プロセス全体の自動化に重点を置いていることを示唆しています。