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CADmium: Fine-Tuning Code Language Models for Text-Driven Sequential CAD Design

Created by
  • Haebom

저자

Prashant Govindarajan, Davide Baldelli, Jay Pathak, Quentin Fournier, Sarath Chandar

개요

본 논문은 대규모 언어 모델(LLM)을 활용한 컴퓨터 지원 설계(CAD) 자동화를 제안합니다. 기존의 수작업 기반 CAD 모델링의 시간 소모 문제를 해결하기 위해, GPT-4.1 기반으로 17만 개 이상의 고품질 CAD 모델 데이터셋을 구축하고, 이를 이용하여 코드 LLM을 미세 조정하여 자연어 설명으로부터 JSON 형식의 CAD 시퀀스를 생성하는 모델(CADmium)을 개발했습니다. 단순 지표의 한계를 극복하고자 구면도, 평균 곡률, 오일러 특성 등을 기반으로 한 기하 및 위상 지표를 도입하여 생성된 객체의 질적 평가를 개선했습니다. 실험 결과, CADmium이 CAD 설계 자동화에 효과적이며 설계 속도를 크게 향상시킨다는 것을 보여줍니다. 데이터셋, 코드, 미세 조정된 모델은 공개적으로 제공됩니다.

시사점, 한계점

시사점:
대규모 언어 모델을 활용한 CAD 자동화의 가능성을 제시.
고품질 대규모 CAD 데이터셋 구축 및 공개.
기하 및 위상 지표를 활용한 생성 객체의 질적 평가 개선.
CAD 설계 속도 획기적 향상.
한계점:
현재 모델의 성능 및 일반화 능력에 대한 추가적인 검증 필요.
복잡한 형태의 CAD 모델 생성에 대한 성능 제한 가능성.
GPT-4.1 기반 데이터셋 생성에 대한 의존성. 다른 언어 모델의 활용 가능성 및 비교 분석 필요.
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