論文の概要: DOLLmC: DevOps for Large Language model Customization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.11581v2
- Date: Tue, 21 May 2024 04:50:12 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-22 15:26:53.257025
- Title: DOLLmC: DevOps for Large Language model Customization
- Title(参考訳): DOLLmC: 大規模言語モデルのカスタマイズのためのDevOps
- Authors: Panos Fitsilis, Vyron Damasiotis, Vasileios Kyriatzis, Paraskevi Tsoutsa,
- Abstract要約: 本研究の目的は、LLMカスタマイズのためのスケーラブルで効率的なフレームワークを確立することである。
我々は,LLMの継続的学習,シームレスな展開,厳密なバージョン管理を向上する堅牢なフレームワークを提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The rapid integration of Large Language Models (LLMs) into various industries presents both revolutionary opportunities and unique challenges. This research aims to establish a scalable and efficient framework for LLM customization, exploring how DevOps practices should be adapted to meet the specific demands of LLM customization. By integrating ontologies, knowledge maps, and prompt engineering into the DevOps pipeline, we propose a robust framework that enhances continuous learning, seamless deployment, and rigorous version control of LLMs. This methodology is demonstrated through the development of a domain-specific chatbot for the agricultural sector, utilizing heterogeneous data to deliver actionable insights. The proposed methodology, so called DOLLmC, not only addresses the immediate challenges of LLM customization but also promotes scalability and operational efficiency. However, the methodology's primary limitation lies in the need for extensive testing, validation, and broader adoption across different domains.
- Abstract(参考訳): LLM(Large Language Models)の様々な産業への迅速な統合は、革命的な機会とユニークな課題の両方を提示する。
この研究は、LLMカスタマイズの特定の要求を満たすためにDevOpsプラクティスをどのように適応すべきかを探求する、スケーラブルで効率的なLLMカスタマイズフレームワークを確立することを目的としている。
オントロジ、ナレッジマップ、エンジニアリングをDevOpsパイプラインに統合することで、継続的学習、シームレスなデプロイメント、厳密なバージョン管理を強化する堅牢なフレームワークを提案します。
この手法は、農業分野のためのドメイン固有のチャットボットの開発を通じて実証され、異種データを利用して実行可能な洞察を提供する。
提案手法はDOLLmCと呼ばれ、LCMのカスタマイズの直接的な課題に対処するだけでなく、スケーラビリティと運用効率も促進する。
しかしながら、方法論の主な制限は、広範囲なテスト、検証、異なるドメインにまたがる広範な採用の必要性にある。
関連論文リスト
- Scaling Autonomous Agents via Automatic Reward Modeling And Planning [52.39395405893965]
大規模言語モデル(LLM)は、様々なタスクにまたがる顕著な機能を示している。
しかし、彼らは多段階の意思決定と環境フィードバックを必要とする問題に苦戦している。
人間のアノテーションを使わずに環境から報酬モデルを自動的に学習できるフレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-02-17T18:49:25Z) - Injecting Domain-Specific Knowledge into Large Language Models: A Comprehensive Survey [39.82566660592583]
大規模言語モデル(LLM)は、自然言語理解、テキスト要約、機械翻訳といった様々なタスクにおいて顕著な成功を収めている。
彼らの汎用的な性質は、医療、化学、法的な分析といった専門的な知識を必要とするドメイン固有のアプリケーションにおいて、その効果を制限していることが多い。
これを解決するために、研究者はドメイン固有の知識を統合することでLLMを強化する様々な方法を模索してきた。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-02-15T07:43:43Z) - A Text-Based Knowledge-Embedded Soft Sensing Modeling Approach for General Industrial Process Tasks Based on Large Language Model [16.842988666530204]
データ駆動型ソフトセンサー(DDSS)は、プロセス産業において重要なパフォーマンス指標を予測する主要な手法となっている。
開発には、モデリングプロセス中に様々なタスクに合わせてカスタマイズされた複雑でコストがかかる設計が必要である。
本稿では,LLM-TKESS(テキストベース知識埋め込み型ソフトセンシングのための大規模言語モデル)というフレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-01-09T08:59:14Z) - AmoebaLLM: Constructing Any-Shape Large Language Models for Efficient and Instant Deployment [13.977849745488339]
AmoebaLLMは任意の形状の大規模言語モデルの即時導出を可能にする新しいフレームワークである。
AmoebaLLMは、様々なプラットフォームやアプリケーションに適した迅速なデプロイメントを著しく促進する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-11-15T22:02:28Z) - Reference Trustable Decoding: A Training-Free Augmentation Paradigm for Large Language Models [79.41139393080736]
大規模言語モデル(LLM)は急速に進歩し、印象的な機能を示している。
In-Context Learning (ICL) など。
効率的なファインチューニング(PEFT)は、現在2つの主要な拡張方法である。
下流タスクへのLLM。
我々は、モデルが微調整なしで新しいタスクに迅速に適応できるパラダイムである参照信頼復号(RTD)を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-09-30T10:48:20Z) - The Ultimate Guide to Fine-Tuning LLMs from Basics to Breakthroughs: An Exhaustive Review of Technologies, Research, Best Practices, Applied Research Challenges and Opportunities [0.35998666903987897]
本稿では,Large Language Models (LLM) の微調整について検討する。
従来の自然言語処理(NLP)モデルから、AIにおける彼らの重要な役割まで、LLMの歴史的進化を概説している。
本報告では, 微調整LDMのための構造化7段パイプラインについて紹介する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-08-23T14:48:02Z) - Large Language Model as a Catalyst: A Paradigm Shift in Base Station Siting Optimization [62.16747639440893]
大規模言語モデル(LLM)とその関連技術は、特に迅速な工学とエージェント工学の領域において進歩している。
提案するフレームワークは、検索拡張生成(RAG)を組み込んで、ドメイン固有の知識を取得してソリューションを生成するシステムの能力を高める。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-08-07T08:43:32Z) - Can Long-Context Language Models Subsume Retrieval, RAG, SQL, and More? [54.667202878390526]
長文言語モデル(LCLM)は、従来、検索システムやデータベースといった外部ツールに依存していたタスクへのアプローチに革命をもたらす可能性がある。
実世界のタスクのベンチマークであるLOFTを導入し、文脈内検索と推論においてLCLMの性能を評価するために設計された数百万のトークンを出力する。
以上の結果からLCLMは,これらのタスクを明示的に訓練したことがないにも関わらず,最先端の検索システムやRAGシステムと競合する驚くべき能力を示した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-19T00:28:58Z) - One Token Can Help! Learning Scalable and Pluggable Virtual Tokens for Retrieval-Augmented Large Language Models [67.49462724595445]
Retrieval-augmented Generation (RAG)は、大規模言語モデル(LLM)を改善するための有望な方法である。
本稿では,RAGのためのスケーラブルでプラガブルな仮想トークンを学習する新しい手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-30T03:44:54Z) - LLM Inference Unveiled: Survey and Roofline Model Insights [62.92811060490876]
大規模言語モデル(LLM)推論は急速に進化しており、機会と課題のユニークなブレンドを提示している。
本調査は, 研究状況を要約するだけでなく, 屋上モデルに基づく枠組みを導入することによって, 従来の文献レビューから際立っている。
このフレームワークは、ハードウェアデバイスにLSMをデプロイする際のボトルネックを特定し、実用上の問題を明確に理解する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-26T07:33:05Z) - Solution-oriented Agent-based Models Generation with Verifier-assisted
Iterative In-context Learning [10.67134969207797]
エージェントベースのモデル(ABM)は、仮説的な解決策やポリシーの提案と検証に不可欠なパラダイムである。
大きな言語モデル(LLM)は、ドメイン間の知識とプログラミング能力をカプセル化することで、このプロセスの難しさを軽減できる可能性がある。
SAGEは、ターゲット問題に対する自動モデリングおよびソリューション生成のために設計された、汎用的なソリューション指向のABM生成フレームワークである。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-04T07:59:06Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。