論文の概要: Leveraging Large Language Models to Build and Execute Computational
Workflows
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.07711v1
- Date: Tue, 12 Dec 2023 20:17:13 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-14 17:34:47.041749
- Title: Leveraging Large Language Models to Build and Execute Computational
Workflows
- Title(参考訳): 大規模言語モデルを活用した計算ワークフローの構築と実行
- Authors: Alejandro Duque, Abdullah Syed, Kastan V. Day, Matthew J. Berry,
Daniel S. Katz, Volodymyr V. Kindratenko
- Abstract要約: 本稿では,これらの新たな能力が,複雑な科学的研究を促進するためにどのように活用できるかを考察する。
我々はPhyloflowをOpenAIの関数呼び出しAPIに統合する試みからの最初の成果を提示し、包括的なワークフロー管理システムを開発するための戦略を概説する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 40.572754656757475
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The recent development of large language models (LLMs) with multi-billion
parameters, coupled with the creation of user-friendly application programming
interfaces (APIs), has paved the way for automatically generating and executing
code in response to straightforward human queries. This paper explores how
these emerging capabilities can be harnessed to facilitate complex scientific
workflows, eliminating the need for traditional coding methods. We present
initial findings from our attempt to integrate Phyloflow with OpenAI's
function-calling API, and outline a strategy for developing a comprehensive
workflow management system based on these concepts.
- Abstract(参考訳): 数十億のパラメータを持つ大規模言語モデル(llms)の最近の開発と、ユーザフレンドリーなアプリケーションプログラミングインターフェース(apis)の作成が相まって、簡単なヒューマンクエリに応答してコードの自動生成と実行ができるようになった。
本稿では、これらの新興能力がどのようにして複雑な科学的なワークフローを容易にし、従来のコーディング方法の必要性をなくすのかを考察する。
我々はPhyloflowをOpenAIの関数呼び出しAPIに統合する試みからの最初の成果を示し、これらの概念に基づいた包括的なワークフロー管理システムを開発するための戦略を概説する。
関連論文リスト
- LoCoML: A Framework for Real-World ML Inference Pipelines [0.0]
LoCoMLは、さまざまな機械学習モデルの統合を簡単にするために設計されたローコードフレームワークである。
LoCoMLは少量の計算負荷しか加えず、大規模なML統合に効率的かつ効果的であることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-01-24T01:35:08Z) - Large Action Models: From Inception to Implementation [51.81485642442344]
大規模アクションモデル(LAM)は動的環境内でのアクション生成と実行のために設計されている。
LAMは、AIを受動的言語理解からアクティブなタスク完了に変換する可能性を秘めている。
創発から展開まで,LAMを体系的に開発するための総合的なフレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-12-13T11:19:56Z) - From Words to Workflows: Automating Business Processes [0.2796197251957245]
ロボットプロセス自動化(RPA)の限界が明らかになっている。
人工知能(AI)の最近の進歩は、インテリジェントオートメーション(IA)の道を開いた。
本稿では,自然言語のユーザ要求から自動生成する新しい方法であるText2Workflowを紹介する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-12-04T16:34:35Z) - GUI Agents with Foundation Models: A Comprehensive Survey [91.97447457550703]
この調査は(M)LLMベースのGUIエージェントに関する最近の研究を集約する。
重要な課題を特定し,今後の研究方向性を提案する。
この調査が(M)LLMベースのGUIエージェントの分野におけるさらなる進歩を促すことを願っている。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-11-07T17:28:10Z) - AutoML-Agent: A Multi-Agent LLM Framework for Full-Pipeline AutoML [56.565200973244146]
自動機械学習(Automated Machine Learning, ML)は、開発パイプライン内のタスクを自動化することによって、AI開発を加速する。
近年の作業では,そのような負担を軽減するために,大規模言語モデル(LLM)の利用が始まっている。
本稿では,フルパイプのAutoMLに適した新しいマルチエージェントフレームワークであるAutoML-Agentを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-03T20:01:09Z) - ComfyGen: Prompt-Adaptive Workflows for Text-to-Image Generation [87.39861573270173]
本稿では,各ユーザプロンプトに自動的にワークフローをカスタマイズすることを目的とする,プロンプト適応型ワークフロー生成の新しいタスクを紹介する。
本稿では,この課題に対処する2つの LLM ベースの手法を提案する。ユーザ・参照データから学習するチューニングベース手法と,既存のフローを選択するために LLM を使用するトレーニングフリー手法である。
本研究は,現場における既存研究の方向性を補完し,テキスト・画像生成の品質向上のための新たな経路を提供することを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-02T16:43:24Z) - Meaning-Typed Programming: Language-level Abstractions and Runtime for GenAI Applications [8.308424118055981]
ソフトウェアは、論理コードから、生成的AIとアプリケーション機能に大規模言語モデル(LLM)を活用する神経統合アプリケーションへと、急速に進化している。
本稿では,神経統合型アプリケーションの作成を簡略化する新しい手法として,意味型プログラミング(MTP)を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-14T21:12:01Z) - Enhancing API Documentation through BERTopic Modeling and Summarization [0.0]
本稿では、アプリケーションプログラミングインタフェース(API)ドキュメントの解釈の複雑さに焦点を当てる。
公式APIドキュメンテーションは、開発者にとって最も重要な情報ソースであるが、広くなり、ユーザフレンドリ性に欠けることが多い。
我々の新しいアプローチは、トピックモデリングと自然言語処理(NLP)にBERTopicの長所を利用して、APIドキュメントの要約を自動的に生成する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-17T15:57:12Z) - A Composable Just-In-Time Programming Framework with LLMs and FBP [0.0]
本稿では、フローベースプログラミング(FBP)とLarge Language Models(LLM)を組み合わせてJust-In-Time Programming(JITP)を実現するコンピューティングフレームワークを提案する。
JITPは、プログラミングの専門知識に関わらず、タスクタイムのアルゴリズム的洞察を活用することで、開発と自動化プロセスに積極的に参加することを可能にする。
このフレームワークは、フローベースのプログラム内で動的コード実行を可能にするために、リアルタイムでコードをリクエストし、生成することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-31T23:51:46Z) - OpenAGI: When LLM Meets Domain Experts [51.86179657467822]
ヒューマン・インテリジェンス(HI)は、複雑なタスクを解くための基本的なスキルの組み合わせに長けている。
この機能は人工知能(AI)にとって不可欠であり、包括的なAIエージェントに組み込まれるべきである。
マルチステップで現実的なタスクを解決するために設計されたオープンソースのプラットフォームであるOpenAGIを紹介します。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-10T03:55:35Z)
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。