論文の概要: Enhancing Cloud-Based Large Language Model Processing with Elasticsearch and Transformer Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.00807v1
• Date: Sat, 24 Feb 2024 12:31:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-11 00:00:04.140788
• Title: Enhancing Cloud-Based Large Language Model Processing with Elasticsearch and Transformer Models
• Title（参考訳）: ElasticsearchとTransformerモデルによるクラウドベースの大規模言語モデル処理の強化
• Authors: Chunhe Ni, Jiang Wu, Hongbo Wang, Wenran Lu, Chenwei Zhang
• Abstract要約: LLM(Large Language Models)は、Transformerネットワークを使用して構築された生成AIモデルのクラスである。 LLMは膨大なデータセットを活用して、言語を特定し、要約し、翻訳し、予測し、生成することができる。 大規模言語モデルにおける意味ベクトル探索は,検索結果の精度と妥当性を大幅に向上させる強力な手法である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.09116903102371
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) are a class of generative AI models built using the Transformer network, capable of leveraging vast datasets to identify, summarize, translate, predict, and generate language. LLMs promise to revolutionize society, yet training these foundational models poses immense challenges. Semantic vector search within large language models is a potent technique that can significantly enhance search result accuracy and relevance. Unlike traditional keyword-based search methods, semantic search utilizes the meaning and context of words to grasp the intent behind queries and deliver more precise outcomes. Elasticsearch emerges as one of the most popular tools for implementing semantic search an exceptionally scalable and robust search engine designed for indexing and searching extensive datasets. In this article, we delve into the fundamentals of semantic search and explore how to harness Elasticsearch and Transformer models to bolster large language model processing paradigms. We gain a comprehensive understanding of semantic search principles and acquire practical skills for implementing semantic search in real-world model application scenarios.
• Abstract（参考訳）: LLM(Large Language Models)は、Transformerネットワークを使用して構築された生成AIモデルのクラスであり、膨大なデータセットを活用して言語を特定し、要約し、翻訳し、予測し、生成することができる。 LLMは社会に革命をもたらすと約束するが、これらの基礎モデルの訓練は大きな課題をもたらす。 大規模言語モデルにおける意味ベクトル探索は,検索結果の精度と妥当性を大幅に向上させる強力な手法である。 従来のキーワードベースの検索方法とは異なり、セマンティック検索は単語の意味と文脈を利用してクエリの背後にある意図を把握し、より正確な結果を提供する。 Elasticsearchはセマンティック検索を実装するための最も一般的なツールの1つとして登場し、広範囲なデータセットをインデックス化し検索するために設計された、非常にスケーラブルで堅牢な検索エンジンである。 本稿では,セマンティックサーチの基本を考察し,大規模言語モデル処理パラダイムを強化するためにelasticsearchとtransformerモデルをどのように活用するかを検討する。 我々は,セマンティック検索の原則を包括的に理解し,実世界のモデルアプリケーションシナリオでセマンティック検索を実装するための実践的スキルを取得する。

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