CHATATC: Large Language Model-Driven Conversational Agents for Supporting Strategic Air Traffic Flow

本文介绍了一个名为CHATATC的大型语言模型,用于在非安全关键的交通流管理环境中辅助决策。利用ChatGPT和GDP历史数据训练,CHATATC能够处理查询并提供相关GDP信息。尽管存在一些限制,如日期检索不准确,但该工具的潜力在于简化信息提取和提高交通管理效率。

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本文是LLM系列文章,针对《CHATATC: Large Language Model-Driven Conversational Agents for Supporting Strategic Air Traffic Flow Management》的翻译。

CHATATC:支持战略空中交通流管理的大语言模型驱动的会话代理

摘要

通过ChatGPT等公开工具,生成人工智能(AI)和大型语言模型(LLM)迅速流行起来。人类用户与ChatGPT等计算机应用程序之间的自然互动,以及强大的摘要和文本生成功能,推动了LLM在个人和专业用途中的应用。鉴于这种生成人工智能工具的广泛使用,在这项工作中,我们研究了如何在非安全关键的战略性交通流管理环境中部署这些工具。具体而言,我们根据2000年至2023年期间地面延迟计划(GDP)发布的大量历史数据集,训练LLM CHATATC,该数据集包括80000多个GDP实施、修订和取消。我们测试了CHATATC的查询和响应能力,记录了成功(例如,提供正确的GDP率、持续时间和原因)和缺点(例如,最高级问题)。我们还详细介绍了图形用户界面的设计,供未来用户与CHATATC会话代理进行交互和协作。

1 引言

2 文献综述

3 数据和方法

可执行UML(Executable UML)是一种基于模型驱动架构(Model-Driven Architecture,MDA)的建模方法。MDA是一种软件开发方法论,强调将系统设计和实现的过程建立在模型之上。与传统的编码开发相比,MDA通过使用可执行UML实现了更高层次的自动化。 可执行UML提供了一种更具体和精确的UML语言扩展,可以用于描述系统的行为和交互。这种扩展允许开发人员将UML模型和代码直接关联起来,并通过模型转换和代码生成实现系统的自动生成。通过将模型与代码保持同步,可执行UML提供了一种可追踪性和可验证性的方式,以确保模型和实际代码保持一致。 可执行UML还提供了一个基于模型的执行环境,使开发人员能够在模型级别上进行实时的系统调试和测试。这种模型驱动的调试和测试方法使开发人员能够更早地发现和解决系统中的问题,减少了传统开发方法中的迭代和修复成本。 通过使用可执行UML,开发人员可以更好地理解和控制系统的复杂性。它提供了一个统一的模型化语言,使得不同团队之间的交流更加顺畅。此外,可执行UML还提供了一种将业务流程和系统需求直接转化为可执行代码的方法,从而更加直观地与业务逻辑进行对应和验证。 总而言之,可执行UML作为模型驱动架构的基础,通过提供更具体的模型语言扩展、模型与代码的自动生成以及模型级别的调试和测试环境,提供了一种更高效和可靠的软件开发方法。它使得开发人员能够更好地理解和控制系统的复杂性,并以更精确的方式与业务需求对接。
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