論文の概要: Domain-specific ChatBots for Science using Embeddings
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.10067v2
- Date: Thu, 24 Aug 2023 20:24:13 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-28 17:14:04.312563
- Title: Domain-specific ChatBots for Science using Embeddings
- Title(参考訳): 埋め込みを用いた科学用ドメイン固有チャットボット
- Authors: Kevin G. Yager
- Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、無数のタスクを処理できる強力な機械学習システムとして登場した。
本稿では,既存の手法とソフトウェアツールを簡単に組み合わせて,ドメイン固有のチャットボットを実現する方法を紹介する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.5687661359570725
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Large language models (LLMs) have emerged as powerful machine-learning
systems capable of handling a myriad of tasks. Tuned versions of these systems
have been turned into chatbots that can respond to user queries on a vast
diversity of topics, providing informative and creative replies. However, their
application to physical science research remains limited owing to their
incomplete knowledge in these areas, contrasted with the needs of rigor and
sourcing in science domains. Here, we demonstrate how existing methods and
software tools can be easily combined to yield a domain-specific chatbot. The
system ingests scientific documents in existing formats, and uses text
embedding lookup to provide the LLM with domain-specific contextual information
when composing its reply. We similarly demonstrate that existing image
embedding methods can be used for search and retrieval across publication
figures. These results confirm that LLMs are already suitable for use by
physical scientists in accelerating their research efforts.
- Abstract(参考訳): 大規模言語モデル(LLM)は、多数のタスクを処理できる強力な機械学習システムとして登場した。
これらのシステムのチューニングされたバージョンがチャットボットに変換され、さまざまなトピックのユーザクエリに応答し、情報的かつ創造的な応答を提供する。
しかし、これらの分野の知識が不完全なため、科学領域における厳密さやソーシングの必要性とは対照的なため、物理科学研究への応用は依然として限られている。
ここでは,既存の手法とソフトウェアツールを組み合わせることで,ドメイン固有のチャットボットを実現する方法を示す。
このシステムは既存のフォーマットで科学文書を取り込み、テキスト埋め込みルックアップを使用して、応答を構成する際にllmにドメイン固有のコンテキスト情報を提供する。
同様に,既存の画像埋め込み手法が出版物の検索や検索に利用可能であることを実証する。
これらの結果は、LSMは研究の加速にすでに物理科学者が使用するのに適していることを確認した。
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