論文の概要: Are Large Language Models the New Interface for Data Pipelines?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.06596v1
• Date: Thu, 6 Jun 2024 08:10:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-12 21:14:20.623505
• Title: Are Large Language Models the New Interface for Data Pipelines?
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルはデータパイプラインの新しいインターフェースか?
• Authors: Sylvio Barbon Junior, Paolo Ceravolo, Sven Groppe, Mustafa Jarrar, Samira Maghool, Florence Sèdes, Soror Sahri, Maurice Van Keulen,
• Abstract要約: 言語モデル(Language Model)とは、人間のコミュニケーションを理解し、生成するために設計された様々な種類のモデルを含む用語である。 大規模言語モデル (LLM) は、人間のような流布やコヒーレンスでテキストを処理する能力によって注目されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.5021689991926377
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: A Language Model is a term that encompasses various types of models designed to understand and generate human communication. Large Language Models (LLMs) have gained significant attention due to their ability to process text with human-like fluency and coherence, making them valuable for a wide range of data-related tasks fashioned as pipelines. The capabilities of LLMs in natural language understanding and generation, combined with their scalability, versatility, and state-of-the-art performance, enable innovative applications across various AI-related fields, including eXplainable Artificial Intelligence (XAI), Automated Machine Learning (AutoML), and Knowledge Graphs (KG). Furthermore, we believe these models can extract valuable insights and make data-driven decisions at scale, a practice commonly referred to as Big Data Analytics (BDA). In this position paper, we provide some discussions in the direction of unlocking synergies among these technologies, which can lead to more powerful and intelligent AI solutions, driving improvements in data pipelines across a wide range of applications and domains integrating humans, computers, and knowledge.
• Abstract（参考訳）: 言語モデル(Language Model)とは、人間のコミュニケーションを理解し、生成するために設計された様々な種類のモデルを含む用語である。 大きな言語モデル(LLM)は、人間のような流布やコヒーレンスでテキストを処理できることから、大きな注目を集めている。 自然言語の理解と生成におけるLLMの機能とスケーラビリティ、汎用性、最先端のパフォーマンスを組み合わせることで、eXplainable Artificial Intelligence(XAI)、Automated Machine Learning(AutoML)、KG(Knowledge Graphs)など、さまざまなAI関連分野における革新的なアプリケーションを可能にする。 さらに、これらのモデルは価値ある洞察を抽出し、ビッグデータ分析(BDA)と呼ばれる大規模にデータ駆動型決定を下すことができると信じています。 本稿では、これらの技術間のシナジーを解き放つ方向について、より強力でインテリジェントなAIソリューションにつながり、人間、コンピュータ、知識を統合する幅広いアプリケーションやドメインにわたるデータパイプラインの改善を推進し、議論する。

関連論文リスト

• Deep Learning and Machine Learning -- Natural Language Processing: From Theory to Application [17.367710635990083]
  自然言語処理(NLP)と大規模言語モデル(LLM)の役割に焦点を当てる。 本稿では,データ前処理技術とHugging Faceのようなフレームワークを用いたトランスフォーマーモデルの実装について論じる。 マルチリンガルデータの扱い、バイアスの低減、モデルの堅牢性確保といった課題を強調している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-30T09:35:35Z)
• Unsupervised Data Validation Methods for Efficient Model Training [0.0]
  自然言語処理(NLP)、テキスト音声処理(TTS)、音声テキスト処理(STT)、視覚言語モデル(VLM)は大規模なデータセットに大きく依存している。 本研究では,「品質データ」の定義,適切なデータ生成方法の開発,モデルトレーニングへのアクセシビリティ向上など,重要な分野について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-10T13:00:53Z)
• Data Analysis in the Era of Generative AI [56.44807642944589]
  本稿では,AIを活用したデータ分析ツールの可能性について考察する。 我々は、大規模言語とマルチモーダルモデルの出現が、データ分析ワークフローの様々な段階を強化する新しい機会を提供する方法について検討する。 次に、直感的なインタラクションを促進し、ユーザ信頼を構築し、AI支援分析ワークフローを複数のアプリにわたって合理化するための、人間中心の設計原則を調べます。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-27T06:31:03Z)
• ARPA: A Novel Hybrid Model for Advancing Visual Word Disambiguation Using Large Language Models and Transformers [1.6541870997607049]
  変換器の高度な特徴抽出機能を備えた大規模言語モデルの非並列的文脈理解を融合したアーキテクチャであるARPAを提案する。 ARPAの導入は、視覚的単語の曖昧さにおいて重要なマイルストーンであり、魅力的なソリューションを提供する。 我々は研究者や実践者たちに、このようなハイブリッドモデルが人工知能の先例のない進歩を後押しする未来を想像して、我々のモデルの能力を探求するよう依頼する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-12T10:15:13Z)
• LVLM-Interpret: An Interpretability Tool for Large Vision-Language Models [50.259006481656094]
  本稿では,大規模視覚言語モデルの内部メカニズムの理解を目的とした対話型アプリケーションを提案する。 このインタフェースは, 画像パッチの解釈可能性を高めるために設計されており, 応答の生成に有効である。 本稿では,一般的な大規模マルチモーダルモデルであるLLaVAにおける障害機構の理解に,アプリケーションがどのように役立つかのケーススタディを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-03T23:57:34Z)
• Video as the New Language for Real-World Decision Making [100.68643056416394]
  ビデオデータは、言語で表現しにくい物理世界に関する重要な情報をキャプチャする。 ビデオは、インターネットの知識を吸収し、多様なタスクを表現できる統一インターフェースとして機能する。 ロボット工学、自動運転、科学といった分野における大きなインパクトの機会を特定します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-27T02:05:29Z)
• An Interactive Agent Foundation Model [49.77861810045509]
  本稿では,AIエージェントを訓練するための新しいマルチタスクエージェントトレーニングパラダイムを用いた対話型エージェント基礎モデルを提案する。 トレーニングパラダイムは、視覚マスク付きオートエンコーダ、言語モデリング、次世代の予測など、多様な事前学習戦略を統一する。 私たちは、ロボティクス、ゲームAI、ヘルスケアという3つの異なる領域でフレームワークのパフォーマンスを実演します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-08T18:58:02Z)
• A Survey of Large Language Models [81.06947636926638]
  言語モデリングは、過去20年間、言語理解と生成のために広く研究されてきた。 近年,大規模コーパス上でのトランスフォーマーモデルの事前学習により,事前学習言語モデル (PLM) が提案されている。 パラメータスケールの違いを識別するために、研究コミュニティは大規模言語モデル (LLM) という用語を提唱した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-31T17:28:46Z)
• DIME: Fine-grained Interpretations of Multimodal Models via Disentangled Local Explanations [119.1953397679783]
  我々は,マルチモーダルモデルの解釈における最先端化に注力する。 提案手法であるDIMEは,マルチモーダルモデルの高精度かつきめ細かな解析を可能にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-03T20:52:47Z)
• Neurosymbolic AI for Situated Language Understanding [13.249453757295083]
  我々は,これらの学習課題に対する解法として,計算位置定位法が有効であると主張している。 我々のモデルは、古典的なAIの考えをニューロシンボリックインテリジェンス(英語版)の枠組みに再組み入れている。 我々は、さまざまなAI学習課題に対して、位置情報が多様なデータと複数のレベルのモデリングを提供する方法について論じる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-05T05:03:28Z)

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。