論文の概要: Conversational Factor Information Retrieval Model (ConFIRM)

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.13001v4
• Date: Tue, 08 Oct 2024 17:39:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-10 14:30:17.180009
• Title: Conversational Factor Information Retrieval Model (ConFIRM)
• Title（参考訳）: 会話要因情報検索モデル(ConFIRM)
• Authors: Stephen Choi, William Gazeley, Siu Ho Wong, Tingting Li,
• Abstract要約: ConFIRM(Conversational Factor Information Retrieval Method)は、ドメイン固有の検索タスクのための大規模言語モデル(LLM)を微調整する新しい手法である。 本研究では、金融セクターにおけるケーススタディを通じて、パーソナライズされたデータを用いてLlama-2-7bモデルを微調整し、ConFIRMの有効性を実証する。 結果のモデルでは、ファイナンシャルクエリの分類において91%の精度が達成され、NVIDIA A100 GPU上での平均推論時間は0.61秒であった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.855224352436985
• License:
• Abstract: This paper introduces the Conversational Factor Information Retrieval Method (ConFIRM), a novel approach to fine-tuning large language models (LLMs) for domain-specific retrieval tasks. ConFIRM leverages the Five-Factor Model of personality to generate synthetic datasets that accurately reflect target population characteristics, addressing data scarcity in specialized domains. We demonstrate ConFIRM's effectiveness through a case study in the finance sector, fine-tuning a Llama-2-7b model using personality-aligned data from the PolyU-Asklora Fintech Adoption Index. The resulting model achieved 91% accuracy in classifying financial queries, with an average inference time of 0.61 seconds on an NVIDIA A100 GPU. ConFIRM shows promise for creating more accurate and personalized AI-driven information retrieval systems across various domains, potentially mitigating issues of hallucinations and outdated information in LLMs deployed
• Abstract（参考訳）: 本稿では、ドメイン固有検索タスクのための大規模言語モデル(LLM)を微調整する新しい手法であるConFIRM(Conversational Factor Information Retrieval Method)を提案する。 ConFIRMは、パーソナリティの5要素モデルを利用して、ターゲットの人口特性を正確に反映した合成データセットを生成し、特殊なドメインにおけるデータの不足に対処する。 The PolyU-Asklora Fintech Adoption Indexから得られたパーソナライズされたデータを用いてLlama-2-7bモデルを微調整し、金融セクターのケーススタディを通じてConFIRMの有効性を実証する。 結果のモデルでは、ファイナンシャルクエリの分類において91%の精度が達成され、NVIDIA A100 GPU上での平均推論時間は0.61秒であった。 ConFIRMは、さまざまなドメインにまたがってより正確でパーソナライズされたAI駆動の情報検索システムを作ることを約束している。

関連論文リスト

• Empowering Large Language Models in Wireless Communication: A Novel Dataset and Fine-Tuning Framework [81.29965270493238]
  我々は,無線通信アプリケーションのための大規模言語モデル(LLM)の評価と微調整を目的とした,特殊なデータセットを開発した。 データセットには、真/偽と複数選択型を含む、さまざまなマルチホップ質問が含まれている。 本稿では,PVI(Pointwise V-Information)に基づく微調整手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-16T16:19:53Z)
• DiscoveryBench: Towards Data-Driven Discovery with Large Language Models [50.36636396660163]
  我々は、データ駆動探索の多段階プロセスを形式化する最初の包括的なベンチマークであるDiscoveryBenchを紹介する。 我々のベンチマークには、社会学や工学などの6つの分野にまたがる264のタスクが含まれている。 私たちのベンチマークでは、自律的なデータ駆動型発見の課題を説明し、コミュニティが前進するための貴重なリソースとして役立ちます。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-01T18:58:22Z)
• Fine-Tuning or Fine-Failing? Debunking Performance Myths in Large Language Models [0.8399688944263842]
  大きな言語モデル(LLM)は、入力クエリから人間のようなテキストを理解し、生成する能力を持つ。 本研究では、この概念を、レトリーバル拡張生成(RAG)パイプライン内のLLMの統合に拡張する。 データ抽出と文脈理解における微調整がLLMの能力に与える影響を評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-17T04:35:17Z)
• Enhancing Knowledge Retrieval with In-Context Learning and Semantic Search through Generative AI [3.9773527114058855]
  本稿では,大規模言語モデルの生成能力とベクトルデータベースの高速かつ正確な検索能力を組み合わせた新しい手法を提案する。 開発したGTR(Generative Text Retrieval)は,非構造化データと構造化データの両方に適用可能である。 改良されたモデルであるGenerative Tabular Text Retrieval (GTR-T) は、大規模データベースクエリの効率を実証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-13T23:08:06Z)
• An Approach to Build Zero-Shot Slot-Filling System for Industry-Grade Conversational Assistants [9.537527104259153]
  1) レイテンシの低い要件を満たし、利便性とコスト効率のよいクラウドおよび顧客の前提デプロイメントを実現するために、小さなモデルを使用する。 我々は,事前学習したLCMをタスク固有データを用いてスロット充足モデルに微調整する,微調整アプローチを採用する。 その結果, スロット充填モデル構築に対する我々の所定のアプローチは, F1の基準値よりも6.9%向上し, 同時に遅延を57%低減できた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-13T06:24:52Z)
• How to Train Data-Efficient LLMs [56.41105687693619]
  事前学習言語モデル(LLM)に対するデータ効率のアプローチについて検討する。 Ask-LLMと密度サンプリングがそれぞれのカテゴリで最適であることがわかった。 何百もの評価タスクと事前学習作業を含む19個のサンプルを比較したところ,Ask-LLMと密度がそれぞれのカテゴリで最適な方法であることが判明した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-15T02:27:57Z)
• Self-Play Fine-Tuning Converts Weak Language Models to Strong Language Models [52.98743860365194]
  本稿では,SPIN(Self-Play fIne-tuNing)と呼ばれるファインチューニング手法を提案する。 SPINの中心には自己再生機構があり、LLMは自身のインスタンスと対戦することでその能力を洗練させる。 このことは、自己プレイの約束に光を当て、熟練した相手を必要とせずに、LSMにおける人間レベルのパフォーマンスの達成を可能にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-02T18:53:13Z)
• Churn Prediction via Multimodal Fusion Learning:Integrating Customer Financial Literacy, Voice, and Behavioral Data [14.948017876322597]
  本稿では,金融サービスプロバイダの顧客リスクレベルを特定するためのマルチモーダル融合学習モデルを提案する。 弊社のアプローチは、顧客感情の財務リテラシー(FL)レベルと、財務行動データを統合している。 我々の新しいアプローチは、チャーン予測の顕著な改善を示し、テスト精度91.2%、平均精度66、マクロ平均F1スコア54を達成した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-03T06:28:55Z)
• Zero-shot Retrieval: Augmenting Pre-trained Models with Search Engines [83.65380507372483]
  大規模で事前訓練されたモデルは、問題を解決するのに必要なタスク固有のデータの量を劇的に削減するが、多くの場合、ドメイン固有のニュアンスを箱から取り出すのに失敗する。 本稿では,NLPとマルチモーダル学習の最近の進歩を活用して,検索エンジン検索による事前学習モデルを強化する方法について述べる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-29T05:33:28Z)
• Hallucination-minimized Data-to-answer Framework for Financial Decision-makers [1.3781777926017094]
  大規模言語モデル(LLM)は、いくつかの自動化とパーソナライズされた質問応答プロトタイプの構築に応用されている。 本稿では,データテーブルを階層的なテキストデータチャンクに変換するLangchainベースのフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-09T22:53:52Z)
• MLLM-DataEngine: An Iterative Refinement Approach for MLLM [62.30753425449056]
  本稿では,データ生成,モデルトレーニング,評価を橋渡しする新しいクローズドループシステムを提案する。 各ループ内で、MLLM-DataEngineはまず評価結果に基づいてモデルの弱点を分析する。 ターゲットとして,異なる種類のデータの比率を調整する適応型バッドケースサンプリングモジュールを提案する。 品質については、GPT-4を用いて、各データタイプで高品質なデータを生成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-25T01:41:04Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。