論文の概要: Quantitative knowledge retrieval from large language models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.07770v1
• Date: Mon, 12 Feb 2024 16:32:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-13 13:44:40.680648
• Title: Quantitative knowledge retrieval from large language models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルからの量的知識検索
• Authors: David Selby, Kai Spriestersbach, Yuichiro Iwashita, Dennis Bappert, Archana Warrier, Sumantrak Mukherjee, Muhammad Nabeel Asim, Koichi Kise, Sebastian Vollmer
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、説得力のある自然言語配列を生成する能力について広く研究されている。 本稿では,データ解析作業を支援するための定量的知識検索のメカニズムとして,LLMの実現可能性について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.155711233354597
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) have been extensively studied for their abilities to generate convincing natural language sequences, however their utility for quantitative information retrieval is less well understood. In this paper we explore the feasibility of LLMs as a mechanism for quantitative knowledge retrieval to aid data analysis tasks such as elicitation of prior distributions for Bayesian models and imputation of missing data. We present a prompt engineering framework, treating an LLM as an interface to a latent space of scientific literature, comparing responses in different contexts and domains against more established approaches. Implications and challenges of using LLMs as 'experts' are discussed.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル (LLM) は, 説得力のある自然言語配列を生成する能力について広く研究されてきたが, 定量的情報検索にはあまり有用ではない。 本稿では,ベイズモデルの事前分布の解明や欠落データのインプテーションといったデータ分析タスクを支援するために,量的知識検索のメカニズムとしてのllmの実現可能性を検討する。 本稿では,LLMを科学文献の潜在空間へのインタフェースとして扱い,異なる文脈や領域の応答を,より確立されたアプローチと比較する,迅速なエンジニアリングフレームワークを提案する。 LLMを「専門家」として使うことの意味と課題について論じる。

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