論文の概要: Metadata Representations for Queryable ML Model Zoos

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.09315v1
• Date: Tue, 19 Jul 2022 15:04:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-20 14:38:46.843885
• Title: Metadata Representations for Queryable ML Model Zoos
• Title（参考訳）: クエリ可能なMLモデル動物園のためのメタデータ表現
• Authors: Ziyu Li, Rihan Hai, Alessandro Bozzon and Asterios Katsifodimos
• Abstract要約: 機械学習(ML)の実践者や組織は、事前訓練されたモデルのモデル動物園を構築しており、モデルの性質を記述するメタデータを含んでいる。 メタタダは現在標準化されておらず、表現力は限られている。 本稿では,MLモデルのメタデータ表現と管理の標準化を提唱し,そのメタデータの管理とクエリを支援するツールキットを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 73.24799582702326
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Machine learning (ML) practitioners and organizations are building model zoos of pre-trained models, containing metadata describing properties of the ML models and datasets that are useful for reporting, auditing, reproducibility, and interpretability purposes. The metatada is currently not standardised; its expressivity is limited; and there is no interoperable way to store and query it. Consequently, model search, reuse, comparison, and composition are hindered. In this paper, we advocate for standardized ML model meta-data representation and management, proposing a toolkit supported to help practitioners manage and query that metadata.
• Abstract（参考訳）: 機械学習(ML)の実践者や組織は、事前訓練されたモデルのモデル動物園を構築しており、レポート、監査、再現性、解釈可能性目的に有用なMLモデルとデータセットの特性を記述するメタデータを含んでいる。 metatadaは現在標準化されておらず、表現性は制限されており、相互運用可能な保存とクエリの方法は存在しない。 その結果、モデル検索、再利用、比較、構成が妨げられる。 本稿では,MLモデルのメタデータ表現と管理の標準化を提唱し,そのメタデータの管理とクエリを支援するツールキットを提案する。

関連論文リスト

• Augmented Knowledge Graph Querying leveraging LLMs [2.5311562666866494]
  我々は、知識グラフ(KG)のクエリを強化するフレームワークであるSparqLLMを紹介する。 SparqLLMは、生データからKGを構築するために、Extract, Transform, and Load (ETL)パイプラインを実行する。 また、Large Language Models(LLMs)を利用した自然言語インターフェースを備え、自動SPARQLクエリ生成を実現している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-03T12:18:39Z)
• Harmonizing Metadata of Language Resources for Enhanced Querying and Accessibility [0.0]
  本稿では,言語資源の多種多様なリポジトリ(LR)からのメタデータの調和について述べる。 我々の手法は,新たに開発されたポータルであるLinghubを通じて,テキストベースの検索,ファステッドブラウジング,高度なSPARQLクエリをサポートする。 この研究は、メタデータの調和を高めるために、重要なメタデータの問題とオープンな語彙と標準に固執することを提唱する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-09T22:48:43Z)
• Towards Agentic Schema Refinement [3.7173623393215287]
  本稿では,データベースとユーザ間のセマンティックレイヤを,小さくて分かりやすいデータベースビューの集合として提案する。 弊社のアプローチは、LLMによる不安定なデータベースの探索の道を開くものだ。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-25T19:57:16Z)
• Matchmaker: Self-Improving Large Language Model Programs for Schema Matching [60.23571456538149]
  本稿では,スキーママッチングのための合成言語モデルプログラムを提案する。 Matchmakerは、ラベル付きデモを必要とせずに、ゼロショットで自己改善する。 実証的に、Matchmakerが以前のMLベースのアプローチより優れている実世界の医療スキーママッチングベンチマークを実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-31T16:34:03Z)
• GSAP-NER: A Novel Task, Corpus, and Baseline for Scholarly Entity Extraction Focused on Machine Learning Models and Datasets [3.9169112083667073]
  学術的な文章では、機械学習モデルとデータセットへの参照が基本的なコンポーネントである。 既存の真理データセットは、MLモデルやモデルアーキテクチャのようなきめ細かい型を別々のエンティティタイプとして扱わない。 MLモデルとデータセットを中心とした10のエンティティタイプを対象とした,100のコーパスを手動でアノテートしたフルテキストの科学出版物と,最初のベースラインモデルをリリースする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-16T12:43:02Z)
• Adapting Large Language Models for Content Moderation: Pitfalls in Data Engineering and Supervised Fine-tuning [79.53130089003986]
  大規模言語モデル(LLM)は、様々なドメインでタスクを処理するための実現可能なソリューションとなっている。 本稿では、コンテンツモデレーションのためにプライベートにデプロイ可能なLLMモデルを微調整する方法を紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-05T09:09:44Z)
• Interpretable Medical Diagnostics with Structured Data Extraction by Large Language Models [59.89454513692417]
  タブラルデータはしばしばテキストに隠され、特に医学的診断報告に使用される。 本稿では,TEMED-LLM と呼ばれるテキスト医療報告から構造化表状データを抽出する手法を提案する。 本手法は,医学診断における最先端のテキスト分類モデルよりも優れていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-08T09:12:28Z)
• DAC-MR: Data Augmentation Consistency Based Meta-Regularization for Meta-Learning [55.733193075728096]
  メタ学習を改善するメタ知識情報メタラーニング(MKIML)フレームワークを提案する。 適切なメタレギュラー化(MR)目標を用いて,メタ知識をメタオブジェクトに統合する。 提案したDAC-MRは、ノイズ、スパース、あるいは利用できないメタデータのトレーニングタスクから、良好なパフォーマンスのメタモデルを学ぶことを期待している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-13T11:01:47Z)
• Improving Meta-learning for Low-resource Text Classification and Generation via Memory Imitation [87.98063273826702]
  本稿では,メモリ模倣メタラーニング(MemIML)手法を提案する。 本手法の有効性を証明するために理論的解析を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-22T12:41:55Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。