論文の概要: Dataverse: Open-Source ETL (Extract, Transform, Load) Pipeline for Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.19340v1
• Date: Thu, 28 Mar 2024 11:57:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-29 16:24:00.761548
• Title: Dataverse: Open-Source ETL (Extract, Transform, Load) Pipeline for Large Language Models
• Title（参考訳）: Dataverse: 大規模言語モデルのためのオープンソースのETL(Extract, Transform, Load)パイプライン
• Authors: Hyunbyung Park, Sukyung Lee, Gyoungjin Gim, Yungi Kim, Dahyun Kim, Chanjun Park,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)のためのETLパイプラインであるDataverseを提案する。 Dataverseにブロックベースのインターフェースを備えたカスタムプロセッサを簡単に追加することで、Dataverseを簡単かつ効率的に使用して独自のパイプラインを構築することができる。 本稿では,システムの性能と実装を解説した,簡潔で2分間のデモ映像を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.671352329067298
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: To address the challenges associated with data processing at scale, we propose Dataverse, a unified open-source Extract-Transform-Load (ETL) pipeline for large language models (LLMs) with a user-friendly design at its core. Easy addition of custom processors with block-based interface in Dataverse allows users to readily and efficiently use Dataverse to build their own ETL pipeline. We hope that Dataverse will serve as a vital tool for LLM development and open source the entire library to welcome community contribution. Additionally, we provide a concise, two-minute video demonstration of our system, illustrating its capabilities and implementation.
• Abstract（参考訳）: データ処理の大規模化に関わる課題に対処するため,大規模言語モデル(LLM)のためのオープンソースのETLパイプラインであるDataverseを提案し,その中核にユーザフレンドリな設計を提案する。 Dataverseにブロックベースのインターフェースを備えたカスタムプロセッサを簡単に追加することで、Dataverseを簡単かつ効率的に使用して独自のETLパイプラインを構築することができる。 Dataverse が LLM 開発に不可欠なツールとして機能し,コミュニティからのコントリビューションを歓迎するために,ライブラリ全体をオープンソースにすることを期待しています。 さらに,システムの性能と実装を解説した,簡潔で2分間のデモ映像を提供する。

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