Kernkonzepte
Große Sprachmodelle können als virtuelle Annotatoren für physikalische Sensordaten dienen.
Zusammenfassung
Die Studie untersucht die Verwendung von großen Sprachmodellen (LLMs) als virtuelle Annotatoren für Zeitreihen-physikalische Sensordaten. Es wird diskutiert, wie LLMs direkt Rohdaten von Sensoren zur Annotation verwenden können, ohne auf alternative Modalitäten angewiesen zu sein. Die Studie zeigt, dass die Verwendung von LLMs als virtuelle Annotatoren die Kosten und die Zeit für die menschliche Annotation reduzieren kann.
Traditionelle menschliche Annotation für Zeitreihen-Daten erfordert Zugang zu alternativen Modalitäten wie Video oder Audio.
LLMs können Rohdaten von Sensoren verstehen und annotieren, ohne auf alternative Modalitäten angewiesen zu sein.
Die Verwendung von LLMs als virtuelle Annotatoren kann die Effizienz und Kosten der Annotation verbessern.
Statistiken
Große Sprachmodelle (LLMs) können Rohdaten von Sensoren verstehen und annotieren.
Die Verwendung von LLMs als virtuelle Annotatoren kann die Kosten und die Zeit für die menschliche Annotation reduzieren.
Zitate
"LLMs können direkt Rohdaten von Sensoren annotieren, ohne auf alternative Modalitäten angewiesen zu sein."