論文の概要: Leveraging small language models for Text2SPARQL tasks to improve the resilience of AI assistance

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.17076v1
• Date: Mon, 27 May 2024 11:47:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-28 15:42:27.303068
• Title: Leveraging small language models for Text2SPARQL tasks to improve the resilience of AI assistance
• Title（参考訳）: Text2SPARQLタスクの小さな言語モデルを活用してAIアシストのレジリエンスを改善する
• Authors: Felix Brei, Johannes Frey, Lars-Peter Meyer,
• Abstract要約: 10億未満のパラメータを持つ言語モデルは、微調整後に自然言語をSPARQLクエリに変換するために使用できることを示す。 目標は、セマンティックWeb技術のユーザに対して、安価なコモディティハードウェアでAIアシストを使用することで、外部要因に対する耐性を高めることだ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this work we will show that language models with less than one billion parameters can be used to translate natural language to SPARQL queries after fine-tuning. Using three different datasets ranging from academic to real world, we identify prerequisites that the training data must fulfill in order for the training to be successful. The goal is to empower users of semantic web technology to use AI assistance with affordable commodity hardware, making them more resilient against external factors.
• Abstract（参考訳）: この研究で、10億のパラメータ未満の言語モデルを使用して、微調整後の自然言語をSPARQLクエリに翻訳できることを示します。 学術から実世界までの3つの異なるデータセットを用いて、トレーニングが成功するためには、トレーニングデータが満たさなければならない前提条件を特定します。 目標は、セマンティックWeb技術のユーザに対して、安価なコモディティハードウェアでAIアシストを使用することで、外部要因に対する耐性を高めることだ。

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