論文の概要: CHORUS: Foundation Models for Unified Data Discovery and Exploration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.09610v1
• Date: Fri, 16 Jun 2023 03:58:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-19 15:08:52.394713
• Title: CHORUS: Foundation Models for Unified Data Discovery and Exploration
• Title（参考訳）: CHORUS: 統一データ発見と探索のための基盤モデル
• Authors: Moe Kayali, Anton Lykov, Ilias Fountalis, Nikolaos Vasiloglou, Dan Olteanu, Dan Suciu
• Abstract要約: ファンデーションモデルは、トレーニングとは無関係なさまざまなタスクにおいて、有望なパフォーマンスを示す大きな言語モデルである。 これらのモデルは、データ発見およびデータ探索領域に非常に適用可能であることを示す。 これら3つの課題において,基礎モデルに基づくアプローチがタスク固有のモデルよりも優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.409057371310924
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We explore the application of foundation models to data discovery and exploration tasks. Foundation models are large language models (LLMs) that show promising performance on a range of diverse tasks unrelated to their training. We show that these models are highly applicable to the data discovery and data exploration domain. When carefully used, they have superior capability on three representative tasks: table-class detection, column-type annotation and join-column prediction. On all three tasks, we show that a foundation-model-based approach outperforms the task-specific models and so the state of the art. Further, our approach often surpasses human-expert task performance. This suggests a future direction in which disparate data management tasks can be unified under foundation models.
• Abstract（参考訳）: データ発見および探索タスクへの基礎モデルの適用について検討する。 基礎モデルは大規模言語モデル(llm)であり、トレーニングとは無関係な様々なタスクで有望なパフォーマンスを示す。 これらのモデルは、データ発見およびデータ探索領域に非常に適用可能であることを示す。 注意深く使うと、テーブルクラス検出、列型アノテーション、結合列予測という3つの典型的なタスクで優れた能力を発揮する。 これら3つの課題において,基礎モデルに基づくアプローチがタスク固有のモデルよりも優れていることを示す。 さらに、我々のアプローチは、しばしば人間の熟練したタスクパフォーマンスを超えます。 これは、基盤モデルの下で異なるデータ管理タスクを統一できる将来の方向性を示唆する。

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