論文の概要: Exploring the Latest LLMs for Leaderboard Extraction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.04383v2
• Date: Mon, 8 Jul 2024 19:04:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-10 23:01:54.841660
• Title: Exploring the Latest LLMs for Leaderboard Extraction
• Title（参考訳）: リーダーボード抽出のための最新のLLMの探索
• Authors: Salomon Kabongo, Jennifer D'Souza, Sören Auer,
• Abstract要約: 本稿では, LLMs-ralMist 7B, Llama GPT-4-Turbo, GPT-4.o を用いて, 実験的なAI研究論文からリーダボード情報を抽出する方法について検討する。 本研究は,これらのモデルを用いて,研究論文からの4倍率(Task,Metric,Score)の生成性能を評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3072340427031969
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The rapid advancements in Large Language Models (LLMs) have opened new avenues for automating complex tasks in AI research. This paper investigates the efficacy of different LLMs-Mistral 7B, Llama-2, GPT-4-Turbo and GPT-4.o in extracting leaderboard information from empirical AI research articles. We explore three types of contextual inputs to the models: DocTAET (Document Title, Abstract, Experimental Setup, and Tabular Information), DocREC (Results, Experiments, and Conclusions), and DocFULL (entire document). Our comprehensive study evaluates the performance of these models in generating (Task, Dataset, Metric, Score) quadruples from research papers. The findings reveal significant insights into the strengths and limitations of each model and context type, providing valuable guidance for future AI research automation efforts.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の急速な進歩は、AI研究における複雑なタスクを自動化するための新たな道を開いた。 本稿では, LLMs-Mistral 7B, Llama-2, GPT-4-Turbo, GPT-4.o を用いて, 実験的なAI研究論文からリーダボード情報を抽出する方法について検討する。 本稿では,DocTAET (Document Title, Abstract, Experimental Setup, Tabular Information), DocREC (Results, Experiments, and Conclusions), DocFULL (entire document) の3種類のコンテキスト入力について検討する。 研究論文から,これらのモデルの性能(Task,Dataset,Metric,Score)を評価する。 この発見は、各モデルとコンテキストタイプの長所と短所に関する重要な洞察を示し、将来のAI研究自動化のための貴重なガイダンスを提供する。

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