論文の概要: ChatGPT, Llama, can you write my report? An experiment on assisted
digital forensics reports written using (Local) Large Language Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.14607v1
- Date: Fri, 22 Dec 2023 11:03:26 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-25 15:14:38.657779
- Title: ChatGPT, Llama, can you write my report? An experiment on assisted
digital forensics reports written using (Local) Large Language Models
- Title(参考訳): ChatGPT, Llama, 私のレポートを書いてもらえますか?
現地)大規模言語モデルを用いたデジタル鑑識レポート支援の試み
- Authors: Ga\"etan Michelet, Frank Breitinger
- Abstract要約: ChatGPTやLlamaといったジェネレーティブAIは、デジタル法医学の貴重なツールとして、大きく進歩している。
本稿では、まず、一般化を目標として、法医学的な報告について検討する。
次に,法医学報告の異なる部分を生成するためのLSMの強度と限界を評価した。
本研究は, 徹底的な証明読解と修正を組み合わせることで, 報告書作成過程において, LLMは実践者を支援することができるが, 今のところその代替にはならないと結論づける。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Generative AIs, especially Large Language Models (LLMs) such as ChatGPT or
Llama, have advanced significantly, positioning them as valuable tools for
digital forensics. While initial studies have explored the potential of ChatGPT
in the context of investigations, the question of to what extent LLMs can
assist the forensic report writing process remains unresolved. To answer the
question, this article first examines forensic reports with the goal of
generalization (e.g., finding the `average structure' of a report). We then
evaluate the strengths and limitations of LLMs for generating the different
parts of the forensic report using a case study. This work thus provides
valuable insights into the automation of report writing, a critical facet of
digital forensics investigations. We conclude that combined with thorough
proofreading and corrections, LLMs may assist practitioners during the report
writing process but at this point cannot replace them.
- Abstract(参考訳): 生成AI、特にChatGPTやLlamaのような大規模言語モデル(LLM)は、デジタル法医学の貴重なツールとして大きく進歩している。
初期の研究では、ChatGPTの可能性を調査しているが、LLMが法医学的な報告書作成プロセスにどの程度役立つかという問題は未解決のままである。
この問題に答えるために、この記事はまず、一般化の目的(例えば、レポートの「平均構造」を見つける)で法医学的なレポートを調べる。
次に,本報告の異なる部分を生成するためのllmの強みと限界を事例研究を用いて評価する。
この研究は、デジタル法医学調査の重要な側面であるレポート作成の自動化に関する貴重な洞察を提供する。
本稿では,徹底的な証明読解と修正を組み合わせることで,レポート作成プロセスの実践者を支援することができるが,現時点では置き換えることはできないと結論付けている。
関連論文リスト
- Analyzing the Role of Semantic Representations in the Era of Large Language Models [104.18157036880287]
大規模言語モデル(LLM)の時代における意味表現の役割について検討する。
本稿では, AMRCoT と呼ばれる AMR-driven chain-of- Thought prompting 法を提案する。
AMRのどの入力例が役に立つかは予測できないが,複数単語の表現でエラーが発生する傾向にある。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-02T17:32:59Z) - Can Large Language Models Identify Authorship? [18.378744138365537]
大規模言語モデル(LLM)は、推論と問題解決に非常に優れた能力を示している。
本稿では,著者分析におけるLLMの包括的評価を行う。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-13T03:22:02Z) - Beware of Words: Evaluating the Lexical Richness of Conversational Large
Language Models [3.0059120458540383]
対話型大言語モデル(LLM)が生成するテキストの語彙的リッチ性の評価と,それがモデルパラメータにどのように依存するかを検討する。
その結果、語彙豊かさがChatGPTのバージョンと、そのパラメータのいくつか、例えば存在ペナルティやモデルに割り当てられた役割にどのように依存しているかが示される。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-11T13:41:17Z) - FELM: Benchmarking Factuality Evaluation of Large Language Models [40.78878196872095]
本稿では,Felmと呼ばれる大規模言語モデルのファクチュアリティ評価のためのベンチマークを紹介する。
我々は,大規模言語モデルから生成された応答を収集し,微粒な方法で事実ラベルを注釈付けする。
その結果,検索は事実性評価に役立つが,現在のLCMは事実の誤りを忠実に検出するには不十分であることがわかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-01T17:37:31Z) - Creativity Support in the Age of Large Language Models: An Empirical
Study Involving Emerging Writers [33.3564201174124]
経験的ユーザスタディを通じて,プロのライターを支援するため,現代の大規模言語モデルの有用性について検討する。
筆者らは3種類の認知活動の全てにLLMの助けを求める一方で、LLMは翻訳やレビューに役立ちます。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-22T01:49:36Z) - How to use LLMs for Text Analysis [0.0]
本稿では,社会科学における多目的テキスト分析手法としてLarge Language Models (LLM)を紹介する。
LLMは使いやすく、安価で、高速で、幅広いテキスト分析タスクに適用できるため、多くの学者はLLMがテキスト解析の方法を変えると考えている。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-24T19:54:15Z) - Red Teaming Language Model Detectors with Language Models [114.36392560711022]
大規模言語モデル(LLM)は、悪意のあるユーザによって悪用された場合、重大な安全性と倫理的リスクをもたらす。
近年,LLM生成テキストを検出し,LLMを保護するアルゴリズムが提案されている。
1) LLMの出力中の特定の単語を, 文脈が与えられたシノニムに置き換えること, 2) 生成者の書き方を変更するための指示プロンプトを自動で検索すること,である。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-31T10:08:37Z) - Sentiment Analysis in the Era of Large Language Models: A Reality Check [69.97942065617664]
本稿では,大規模言語モデル(LLM)の様々な感情分析タスクの実行能力について検討する。
26のデータセット上の13のタスクのパフォーマンスを評価し、ドメイン固有のデータセットに基づいて訓練された小言語モデル(SLM)と比較した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-24T10:45:25Z) - Self-Checker: Plug-and-Play Modules for Fact-Checking with Large Language Models [75.75038268227554]
Self-Checkerはファクトチェックを容易にするプラグインとプレイモジュールからなるフレームワークである。
このフレームワークは、低リソース環境でファクトチェックシステムを構築するための、高速で効率的な方法を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-24T01:46:07Z) - Multi-Task Instruction Tuning of LLaMa for Specific Scenarios: A
Preliminary Study on Writing Assistance [60.40541387785977]
小さな基礎モデルは、命令駆動データを用いて微調整された場合、多様なタスクに対処する際、顕著な習熟度を示すことができる。
本研究は, 汎用的な指導よりも, 1つないし数つの特定のタスクに主眼を置いている, 実践的な問題設定について検討する。
実験結果から,命令データに対する微調整LLaMAは,タスクの記述能力を大幅に向上することが示された。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-22T16:56:44Z) - Can large language models build causal graphs? [54.74910640970968]
大規模言語モデル(LLM)は因果グラフの構築プロセスを容易にする機会である。
LLMは、ユーザが使用する単語、コンテキスト、およびプロンプトの選定に脆弱であることが示されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-07T22:05:31Z)
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。