論文の概要: An LLM Maturity Model for Reliable and Transparent Text-to-Query
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.14855v1
- Date: Tue, 20 Feb 2024 06:20:09 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-03 19:28:45.493141
- Title: An LLM Maturity Model for Reliable and Transparent Text-to-Query
- Title(参考訳): LLM成熟度モデルによる信頼性・透明テキスト検索
- Authors: Lei Yu (Expression) and Abir Ray (Expression)
- Abstract要約: 本研究は,テキスト・ツー・クエリ・アプリケーションに適したLLM成熟度モデルを提案する。
この成熟度モデルは、単に正確さや精度以上の次元を組み込むことで、そのような応用におけるLCMの評価における既存の空白を埋めようとしている。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: Recognizing the imperative to address the reliability and transparency issues
of Large Language Models (LLM), this work proposes an LLM maturity model
tailored for text-to-query applications. This maturity model seeks to fill the
existing void in evaluating LLMs in such applications by incorporating
dimensions beyond mere correctness or accuracy. Moreover, this work introduces
a real-world use case from the law enforcement domain and showcases QueryIQ, an
LLM-powered, domain-specific text-to-query assistant to expedite user workflows
and reveal hidden relationship in data.
- Abstract(参考訳): 本研究は,Large Language Models (LLM) の信頼性と透明性の問題に対処するための必須事項を認識し,テキスト・ツー・クエリ・アプリケーションに適した LLM 成熟度モデルを提案する。
この成熟度モデルは、単に正確さや精度以上の次元を組み込むことで、そのような応用におけるLCMの評価における既存の空白を埋めようとしている。
さらに、この研究は法執行機関の現実世界のユースケースを導入し、LLMを使ったドメイン固有のテキスト・ツー・クエリ・アシスタントであるQueryIQを紹介し、ユーザのワークフローを迅速化し、データの隠れた関係を明らかにする。
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