[论文解读] GPT Models in Construction Industry: Opportunities, Limitations, and a Use Case Validation

Abdullahi B. Saka, Ridwan Taiwo+5 more|arXiv (Cornell University)|May 30, 2023

BIM and Construction Integration参考文献 115被引用 12

一句话总结

本论文通过批判性综述、专家讨论和材料选择用例原型，回顾了GPT模型在建筑行业中的机遇与挑战。

ABSTRACT

Large Language Models(LLMs) trained on large data sets came into prominence in 2018 after Google introduced BERT. Subsequently, different LLMs such as GPT models from OpenAI have been released. These models perform well on diverse tasks and have been gaining widespread applications in fields such as business and education. However, little is known about the opportunities and challenges of using LLMs in the construction industry. Thus, this study aims to assess GPT models in the construction industry. A critical review, expert discussion and case study validation are employed to achieve the study objectives. The findings revealed opportunities for GPT models throughout the project lifecycle. The challenges of leveraging GPT models are highlighted and a use case prototype is developed for materials selection and optimization. The findings of the study would be of benefit to researchers, practitioners and stakeholders, as it presents research vistas for LLMs in the construction industry.

研究动机与目标

• 评估GPT模型如何支持建筑项目生命周期。
• 确定将LLMs应用于建筑任务的机遇与挑战。
• 提供专家驱动的洞见，为研究人员和从业者提供指导。
• 展示一个用于材料选择与优化的用例原型。

提出的方法

• 对GPT/LLM在建筑中的应用进行批判性文献综述。
• 通过专家讨论来验证洞见并识别实际考虑因素。
• 开发一个聚焦于材料选择与优化的用例原型。
• 综合发现，概述机遇、局限性和研究方向。

实验结果

研究问题

• RQ1 GPT模型在建筑项目生命周期中带来哪些机遇？
• RQ2 在建筑场景中采用GPT模型时的主要局限性和挑战有哪些？
• RQ3 对研究人员和从业者有哪些实用的指导或最佳实践？
• RQ4 材料选择的用例原型如何证明GPT模型在建筑中的可行性？
• RQ5 专家讨论和案例研究对未来研究视角有何启示？

主要发现

• GPT模型在建筑项目生命周期中提供机会。
• 主要挑战包括可靠性、数据隐私、领域特异性以及与现有工作流程的整合。
• 开发了用于材料选择与优化的用例原型以验证可行性。
• 研究结果为研究人员、从业者和利益相关者在建筑中的LLMs提供指导。
• 研究概述了LLM在建筑领域应用的研究前景和未来方向。
• 论文强调对研究人员和从业者的双重利益。