論文の概要: Foundation Models Meet Visualizations: Challenges and Opportunities
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.05771v1
- Date: Mon, 9 Oct 2023 14:57:05 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-11 06:45:36.674851
- Title: Foundation Models Meet Visualizations: Challenges and Opportunities
- Title（参考訳）: 可視化とファウンデーションモデル - 課題と機会
- Authors: Weikai Yang, Mengchen Liu, Zheng Wang, and Shixia Liu
- Abstract要約: 本稿では,基礎モデル (VIS4FM) と基礎モデル (FM4VIS) を分割する。
VIS4FMでは、これらの複雑なモデルを理解し、精錬し、評価する上で、可視化の主要な役割を探求する。
FM4VISでは、基盤モデルがどのように可視化分野自体を前進させるかを強調した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.01218856618978
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Recent studies have indicated that foundation models, such as BERT and GPT,
excel in adapting to a variety of downstream tasks. This adaptability has
established them as the dominant force in building artificial intelligence (AI)
systems. As visualization techniques intersect with these models, a new
research paradigm emerges. This paper divides these intersections into two main
areas: visualizations for foundation models (VIS4FM) and foundation models for
visualizations (FM4VIS). In VIS4FM, we explore the primary role of
visualizations in understanding, refining, and evaluating these intricate
models. This addresses the pressing need for transparency, explainability,
fairness, and robustness. Conversely, within FM4VIS, we highlight how
foundation models can be utilized to advance the visualization field itself.
The confluence of foundation models and visualizations holds great promise, but
it also comes with its own set of challenges. By highlighting these challenges
and the growing opportunities, this paper seeks to provide a starting point for
continued exploration in this promising avenue.
- Abstract（参考訳）: 近年の研究では,BERT や GPT などの基礎モデルが,下流タスクに適応する上で優れていることが示されている。
この適応性は、人工知能(ai)システム構築における主要な力となっている。
可視化技術がこれらのモデルと交わるにつれて、新しい研究パラダイムが出現する。
本稿では,これらの交差点を,基礎モデル (VIS4FM) と基礎モデル (FM4VIS) の2つの主要な領域に分割する。
vis4fmでは,これらの複雑なモデルの理解,精細化,評価において可視化が果たす役割について検討する。
これにより、透明性、説明可能性、公平性、堅牢性の必要性が高まる。
逆にfm4visでは、基盤モデルを使って可視化分野自体を前進させる方法を強調する。
基礎モデルと視覚化の融合は大きな約束だが、独自の課題も伴っている。
本論文は,これらの課題と成長する機会を強調することによって,この将来性のある道の探索を継続するための出発点を提供する。
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