論文の概要: ArcGPT: A Large Language Model Tailored for Real-world Archival Applications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.14852v1
• Date: Thu, 27 Jul 2023 13:31:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-28 14:32:31.925880
• Title: ArcGPT: A Large Language Model Tailored for Real-world Archival Applications
• Title（参考訳）: arcgpt: 実世界のアーカイブアプリケーション用にカスタマイズされた大規模言語モデル
• Authors: Shitou Zhang, Jingrui Hou, Siyuan Peng, Zuchao Li, Qibiao Hu, Ping Wang
• Abstract要約: 最初の汎用アーカイブであるArcGPTについて紹介する。 ArcGPTは、大規模で広範なアーカイブドメインデータに基づいて事前訓練されている。 実世界の4つのアーカイブタスクからなるベンチマークであるAMBLEをリリースする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.054023424672726
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Archives play a crucial role in preserving information and knowledge, and the exponential growth of such data necessitates efficient and automated tools for managing and utilizing archive information resources. Archival applications involve managing massive data that are challenging to process and analyze. Although LLMs have made remarkable progress in diverse domains, there are no publicly available archives tailored LLM. Addressing this gap, we introduce ArcGPT, to our knowledge, the first general-purpose LLM tailored to the archival field. To enhance model performance on real-world archival tasks, ArcGPT has been pre-trained on massive and extensive archival domain data. Alongside ArcGPT, we release AMBLE, a benchmark comprising four real-world archival tasks. Evaluation on AMBLE shows that ArcGPT outperforms existing state-of-the-art models, marking a substantial step forward in effective archival data management. Ultimately, ArcGPT aims to better serve the archival community, aiding archivists in their crucial role of preserving and harnessing our collective information and knowledge.
• Abstract（参考訳）: アーカイブは情報と知識の保存において重要な役割を担い、そのようなデータの指数関数的な成長は、アーカイブ情報資源の管理と活用のために効率的で自動化されたツールを必要とする。 アーカイブアプリケーションは、処理と分析が困難な大量のデータを管理する。 LLMは様々な領域で顕著な進歩を遂げているが、LLMに合わせた公開アーカイブは存在しない。 このギャップに対処し、arcgptを私たちの知識に導入し、arcgptフィールドに合わせた最初の汎用llmを紹介します。 実世界のアーキバルタスクにおけるモデル性能を向上させるため、ArcGPTは大規模で広範なアーキバルドメインデータに基づいて事前訓練されている。 ArcGPTと並行して,実世界の4つのアーカイブタスクからなるベンチマークであるAMBLEをリリースする。 AMBLEの評価は、ArcGPTが既存の最先端モデルより優れており、効果的なアーカイブデータ管理における大きな進歩であることを示している。 最終的にarcgptは、アーカイブコミュニティによりよいサービスを提供し、アーキビストが集合的な情報と知識を保存し活用する重要な役割を担っている。

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