論文の概要: V-RECS, a Low-Cost LLM4VIS Recommender with Explanations, Captioning and Suggestions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.15259v1
• Date: Fri, 21 Jun 2024 15:50:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-24 13:03:22.968565
• Title: V-RECS, a Low-Cost LLM4VIS Recommender with Explanations, Captioning and Suggestions
• Title（参考訳）: 低コストLCM4VISレコメンダV-RECSの解説, キャプション, 提案
• Authors: Luca Podo, Marco Angelini, Paola Velardi,
• Abstract要約: 本稿では,説明文(E),キャプション(C),提案文(S)を付加した初のビジュアルレコメンダであるV-RECSについて述べる。 V-RECSの視覚化は、専門家でないユーザによる応答検証とデータ探索の両方を容易にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.3235895997314726
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: NL2VIS (natural language to visualization) is a promising and recent research area that involves interpreting natural language queries and translating them into visualizations that accurately represent the underlying data. As we navigate the era of big data, NL2VIS holds considerable application potential since it greatly facilitates data exploration by non-expert users. Following the increasingly widespread usage of generative AI in NL2VIS applications, in this paper we present V-RECS, the first LLM-based Visual Recommender augmented with explanations(E), captioning(C), and suggestions(S) for further data exploration. V-RECS' visualization narratives facilitate both response verification and data exploration by non-expert users. Furthermore, our proposed solution mitigates computational, controllability, and cost issues associated with using powerful LLMs by leveraging a methodology to effectively fine-tune small models. To generate insightful visualization narratives, we use Chain-of-Thoughts (CoT), a prompt engineering technique to help LLM identify and generate the logical steps to produce a correct answer. Since CoT is reported to perform poorly with small LLMs, we adopted a strategy in which a large LLM (GPT-4), acting as a Teacher, generates CoT-based instructions to fine-tune a small model, Llama-2-7B, which plays the role of a Student. Extensive experiments-based on a framework for the quantitative evaluation of AI-based visualizations and on manual assessment by a group of participants-show that V-RECS achieves performance scores comparable to GPT-4, at a much lower cost. The efficacy of the V-RECS teacher-student paradigm is also demonstrated by the fact that the un-tuned Llama fails to perform the task in the vast majority of test cases. We release V-RECS for the visualization community to assist visualization designers throughout the entire visualization generation process.
• Abstract（参考訳）: NL2VIS(自然言語からビジュアライゼーションまで)は、自然言語クエリを解釈し、基礎となるデータを正確に表現する視覚化に変換する、有望で最近の研究分野である。 ビッグデータの時代を旅する中で、NL2VISは、専門家でないユーザによるデータ探索を大いに促進するので、アプリケーションの可能性はかなり高い。 NL2VISアプリケーションにおける生成AIの利用がますます広まる中で,本論文では,説明文(E),キャプション(C),提案文(S)を付加した最初のLCMベースのビジュアルレコメンダであるV-RECSについて述べる。 V-RECSの視覚化は、専門家でないユーザによる応答検証とデータ探索の両方を容易にする。 さらに,提案手法は,小型モデルを効果的に微調整する手法を活用することにより,強力なLCMの使用に伴う計算,制御可能性,コスト問題を緩和する。 洞察に富んだ視覚化の物語を生成するために,我々は,LLMが正しい回答を得るための論理的ステップを識別し生成するのに役立つ,迅速なエンジニアリング技術であるChain-of-Thoughts (CoT) を用いている。 そこで我々は,教師として働く大規模LLM(GPT-4)が,小さなモデルであるLlama-2-7Bを微調整するためのCoTベースの命令を生成する戦略を採用した。 AIに基づく可視化の定量的評価のためのフレームワークと、参加者のグループによる手作業による評価に基づく大規模な実験により、より低コストで、V-RECSがGPT-4に匹敵するパフォーマンススコアを達成できることを示す。 V-RECSの教師-学生パラダイムの有効性は、未調整のLlamaがほとんどのテストケースでそのタスクを実行できないという事実によっても証明されている。 我々はビジュアライゼーションコミュニティ向けにV-RECSをリリースし、ビジュアライゼーション生成プロセス全体を通してビジュアライゼーションデザイナーを支援する。

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