ONESTRUCTION membangun model fondasi BIM Ishigaki-IDS dengan AWS GenAIIC
Alibaba/Qwen
Amazon Web Services
ONESTRUCTION, Inc.
ONESTRUCTION, sebuah perusahaan rintisan teknologi konstruksi asal Jepang, telah membangun Ishigaki-IDS, sebuah model fondasi yang khusus untuk alur kerja BIM di industri konstruksi, dengan bantuan teknis dari AWS Generative AI Innovation Center. Model yang berbasis pada Qwen3 ini menggunakan data sintetis dan alur pelatihan tiga tahap (CPT, SFT, RLVR) untuk mengatasi kelangkaan data dan mencapai akurasi tinggi pada pembuatan IDS.
ONESTRUCTION, sebuah perusahaan rintisan teknologi konstruksi, membangun Ishigaki-IDS, sebuah model fondasi (FM) yang dikhususkan untuk alur kerja BIM (Building Information Modeling) di industri konstruksi, dengan penasihat teknis dari AWS Generative AI Innovation Center sebagai bagian dari GENIAC Fase 3. Model ini didasarkan pada Qwen3 dan mengatasi tiga tantangan: kelangkaan data untuk standar IDS yang baru, penyuntikan kosakata IFC yang terdiri dari beberapa ribu istilah, dan tata bahasa khusus IDS. Untuk mengatasinya, ONESTRUCTION menggunakan pembuatan data sintetis dengan pakar domain, dan jalur pelatihan tiga tahap: pelatihan lanjutan berkelanjutan (CPT), penyetelan halus terawasi (SFT), dan pembelajaran penguatan dengan penghargaan yang dapat diverifikasi (RLVR). Untuk RLVR, mereka menggunakan IDS-Audit-Tool milik buildingSMART sebagai fungsi penghargaan untuk memastikan keformatan XML yang baik, validitas struktur IDS, dan konsistensi semantik. Mereka berlatih pada instance Amazon EC2 P5en dengan AWS ParallelCluster dan menyimpan data di Amazon FSx untuk Lustre. Dalam evaluasi menggunakan tolok ukur IDS-Bench milik mereka sendiri, Ishigaki-IDS mencapai skor mendekati 100 persen pada kepatuhan struktur XML dan IDS, serta di atas 80 persen pada konsistensi konten IDS, sementara model frontier umum mencapai skor di bawah 25 persen pada kepatuhan struktur dan mendekati 0 persen pada konsistensi konten. Model ini mendukung penskalaan panjang konteks dengan YaRN, menghasilkan keluaran yang benar dengan input dan output hingga sekitar 120 ribu token. Sebuah bukti konsep bersama dengan buildingSMART menerima umpan balik positif baik dari spesialis IDS maupun non-spesialis. Pelajaran yang dipetik termasuk pentingnya kualitas data sintetis daripada kuantitas, penghargaan yang dapat diverifikasi mempercepat iterasi, dan infrastruktur yang stabil memungkinkan eksperimen bebas.
Sumber: AWS ML blog —
asli
