Fugu-MT 論文翻訳(概要): Viz: A QLoRA-based Copyright Marketplace for Legally Compliant Generative AI

論文の概要: Viz: A QLoRA-based Copyright Marketplace for Legally Compliant Generative AI

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.00503v1
Date: Sun, 31 Dec 2023 13:53:06 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-01-03 17:08:05.818103
Title: Viz: A QLoRA-based Copyright Marketplace for Legally Compliant Generative AI
Title（参考訳）: Viz: 法的に互換性のある生成AIのためのQLoRAベースの著作権マーケットプレイス
Authors: Dipankar Sarkar
Abstract要約: Vizは、QLoRA(Quantized Low-Rank Adapters)とLLM( Fine-Tune Large Language Model)を統合した、新しいシステムアーキテクチャである。 Vizは人工知能の分野に多大な貢献をしている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: This paper aims to introduce and analyze the Viz system in a comprehensive way, a novel system architecture that integrates Quantized Low-Rank Adapters (QLoRA) to fine-tune large language models (LLM) within a legally compliant and resource efficient marketplace. Viz represents a significant contribution to the field of artificial intelligence, particularly in addressing the challenges of computational efficiency, legal compliance, and economic sustainability in the utilization and monetization of LLMs. The paper delineates the scholarly discourse and developments that have informed the creation of Viz, focusing primarily on the advancements in LLM models, copyright issues in AI training (NYT case, 2023), and the evolution of model fine-tuning techniques, particularly low-rank adapters and quantized low-rank adapters, to create a sustainable and economically compliant framework for LLM utilization. The economic model it proposes benefits content creators, AI developers, and end-users, delineating a harmonious integration of technology, economy, and law, offering a comprehensive solution to the complex challenges of today's AI landscape.
Abstract（参考訳）: 本稿では,量子化された低ランクアダプタ(qlora)と,法的に準拠したリソース効率の高いマーケットプレース内の大規模言語モデル(llm)を統合した,新しいシステムアーキテクチャであるvizシステムを包括的に導入し,分析することを目的とする。 Vizは人工知能分野への重要な貢献であり、特にLLMの利用と収益化における計算効率、法的なコンプライアンス、経済的持続可能性の課題に対処している。本稿は,LLMモデルの進歩,AIトレーニングにおける著作権問題(NYTケース,2023),モデル微調整技術,特に低ランクアダプタと量子化ローランクアダプタの進化を中心に,Vizの創出を示唆する学術的談話と展開を概説し,LLM活用のための持続的かつ経済的に適合する枠組みを構築する。経済モデルは、コンテンツクリエイター、ai開発者、エンドユーザの利益を提案し、テクノロジ、経済、法律の調和した統合を示し、今日のaiランドスケープの複雑な課題に対する包括的なソリューションを提供する。

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