أظهرت نماذج اللغة الضخمة (Large Language Models) مؤخرًا قدرات مدهشة في التفكير والتوليد، مما يحفز استخدامها كشكل عالمي من محركات الاستدلال. ومع ذلك، تبقى جهود دمج هذه النماذج مع تقنية الموجات المليمترية (mmWave) التي تملك مزايا فريدة في الإضاءة المنخفضة والحجب غير مستكشفة بشكل كافٍ.

تتمثل التحديات الرئيسية في قلة البيانات لنماذج اللغة الرادارية، بالإضافة إلى اختلافات شديدة بين مجموعات البيانات وصعوبة الحصول على مُشفّر mmWave أساسي. للتغلب على هذه العقبات، طورنا واجهة تثبيت نصي بسيطة تقوم بتحويل كل سحابة نقاط mmWave إلى نص طبيعي مختصر، مما يسمح لنماذج اللغة الضخمة بالعمل ضمن بيئة للاستجابة على الأسئلة (QA).

كما نقدّم معيار mmWave-QA، وهو الأول من نوعه لقياس إدراك البشر بالاستناد إلى اللغات المشروطة. يجمع هذا المعيار بين مجموعات بيانات mmWave العامة، ويقوم بمعايرتها من خلال معالجة واعية للكاليف والتوافق العالمي، مما يوفر إمكانية طرح الأسئلة بلغات طبيعية.

يغطي هذا المعيار ستة سيناريوهات وخمسة مهام للرد على الأسئلة، ويمكن من تقييم موحد عبر أجهزة mmWave المختلفة وظروف التجريب المتنوعة. هذه المبادرة تمثل الأساس لبحث قابل للتوسع بشأن دمج نماذج اللغة الضخمة مع تقنية mmWave.

علاوة على ذلك، نقوم بتقييم وتحليل نماذج اللغة الضخمة بحسب منفذ mmWave-QA، مما يبرز قدراتها في التفكير بدون تدريب مسبق في مجال استشعار الرادار، إلى جانب قوتها تحت ظروف الاضمحلال البصري. هذا الابتكار يمهد الطريق لإمكانيات جديدة في الذكاء الاصطناعي وفهم الإدراك البشري.