Fugu-MT 論文翻訳(概要): Unstructured and structured data: Can we have the best of both worlds with large language models?

論文の概要: Unstructured and structured data: Can we have the best of both worlds with large language models?

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.13010v2
Date: Wed, 5 Jul 2023 21:33:33 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-07-07 17:40:36.151301
Title: Unstructured and structured data: Can we have the best of both worlds with large language models?
Title（参考訳）: 非構造化データと構造化データ: 大きな言語モデルを持つ両方の世界のベストを得られるか?
Authors: Wang-Chiew Tan
Abstract要約: 本稿では,大規模言語モデルを用いて非構造化データと構造化データの両方を問合せする可能性について考察する。また、両タイプのデータに対して質問応答システムを構築することに関する研究課題についても概説している。
参考スコア（独自算出の注目度）: 18.06824455388986
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: This paper presents an opinion on the potential of using large language models to query on both unstructured and structured data. It also outlines some research challenges related to the topic of building question-answering systems for both types of data.
Abstract（参考訳）: 本稿では,大規模言語モデルを用いて非構造化データと構造化データの両方を問合せする可能性について考察する。また,両タイプのデータを対象とした質問応答システムの構築に関する研究課題についても概説する。

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