論文の概要: Integrating Randomness in Large Language Models: A Linear Congruential Generator Approach for Generating Clinically Relevant Content
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.03582v1
- Date: Thu, 4 Jul 2024 02:21:47 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-08 19:31:32.377965
- Title: Integrating Randomness in Large Language Models: A Linear Congruential Generator Approach for Generating Clinically Relevant Content
- Title(参考訳): 大規模言語モデルにおけるランダム性の統合:臨床関連コンテンツ生成のための線形連続生成手法
- Authors: Andrew Bouras,
- Abstract要約: 本研究は,AIを用いたコンテンツ生成と組み合わせて,系統的事実選択に線形コングルシデント生成法を用いる。
消化管生理学と病理学の独自の組み合わせを複数回にわたって確保し,これらの事実をGPT-4oに組み込んで臨床的に有意なビグネットスタイルのアウトプットを創出した。
14ラウンド以上で98のユニークな出力が生成され、LCGが多種多様な高品質なコンテンツを制作する効果を示した。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Generating diverse, high-quality outputs from language models is crucial for applications in education and content creation. Achieving true randomness and avoiding repetition remains a significant challenge. This study uses the Linear Congruential Generator method for systematic fact selection, combined with AI-powered content generation. We ensured unique combinations of gastrointestinal physiology and pathology facts across multiple rounds, integrating these facts into prompts for GPT-4o to create clinically relevant, vignette-style outputs. Over 14 rounds, 98 unique outputs were generated, demonstrating LCG's effectiveness in producing diverse and high-quality content. This method addresses key issues of randomness and repetition, enhancing the quality and efficiency of language model-generated content for various applications.
- Abstract(参考訳): 言語モデルから多種多様な高品質なアウトプットを生成することは、教育やコンテンツ制作の応用において不可欠である。
真のランダム性を獲得し、繰り返しを避けることは、依然として重要な課題である。
本研究は,AIによるコンテンツ生成と組み合わせて,系統的な事実選択に線形コングルシデント生成法を用いる。
消化管生理学と病理学の独自の組み合わせを複数回にわたって確保し,これらの事実をGPT-4oに組み込んで臨床的に有意なビグネットスタイルのアウトプットを創出した。
14ラウンド以上で98のユニークなアウトプットが生成され、LCGが多種多様な高品質なコンテンツの制作に有効であることを証明した。
本手法はランダム性と反復性の重要な問題に対処し,様々なアプリケーションにおける言語モデル生成コンテンツの質と効率を向上させる。
関連論文リスト
- Generating Multi-Modal and Multi-Attribute Single-Cell Counts with CFGen [76.02070962797794]
マルチモーダル単細胞数に対するフローベース条件生成モデルであるセルフロー・フォー・ジェネレーションを提案する。
本研究は, 新規な生成タスクを考慮に入れた上で, 重要な生物学的データ特性の回復性の向上を示唆するものである。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-16T14:05:03Z) - UniGen: A Unified Framework for Textual Dataset Generation Using Large Language Models [88.16197692794707]
UniGenは、多様で正確で高度に制御可能なデータセットを作成するように設計された包括的なフレームワークである。
データ多様性を強化するため、UniGenは属性誘導生成モジュールとグループチェック機能を備えている。
大規模な実験は、UniGenによって生成されたデータの優れた品質を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-27T07:56:44Z) - Improving Diversity of Commonsense Generation by Large Language Models via In-Context Learning [28.654890118684957]
生成コモンセンス推論 (Generative Commonsense Reasoning, GCR) は、コモンセンス知識を用いて状況を理解するためのモデルを必要とする。
生成の多様性は、モデルが様々な常識的知識事実を使用する能力を反映しているため、同様に重要である。
そこで本研究では,LLMの世代を多様化し,その品質を保ちながら簡便な手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-25T17:52:39Z) - DKE-Research at SemEval-2024 Task 2: Incorporating Data Augmentation with Generative Models and Biomedical Knowledge to Enhance Inference Robustness [27.14794371879541]
本稿では,生物医学的自然言語推論のためのモデルロバスト性向上のための新しいデータ拡張手法を提案する。
意味摂動とドメイン固有の語彙置換によって合成例を生成することにより,多様性の向上とショートカット学習の削減を図る。
マルチタスク学習とDeBERTaアーキテクチャを組み合わせることで,NLI4CT 2024ベンチマークで大幅な性能向上を実現した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-14T10:02:47Z) - Exhaustive Exploitation of Nature-inspired Computation for Cancer Screening in an Ensemble Manner [20.07173196364489]
本研究では、遺伝子発現データからがん分類のためのアンサンブル学習を改善するために、進化最適化逆アンサンブル学習(EODE)と呼ばれるフレームワークを提案する。
各種癌種を含む35の遺伝子発現ベンチマークデータセットを対象に実験を行った。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-06T08:07:48Z) - DPP-Based Adversarial Prompt Searching for Lanugage Models [56.73828162194457]
Auto-Regressive Selective Replacement Ascent (ASRA)は、決定点プロセス(DPP)と品質と類似性の両方に基づいてプロンプトを選択する離散最適化アルゴリズムである。
6種類の事前学習言語モデルに対する実験結果から,ASRAによる有害成分の抽出の有効性が示された。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-01T05:28:06Z) - Knowledge-Infused Prompting: Assessing and Advancing Clinical Text Data
Generation with Large Language Models [48.07083163501746]
臨床自然言語処理には、ドメイン固有の課題に対処できる方法が必要である。
我々は,そのプロセスに知識を注入する,革新的で資源効率のよいアプローチであるClinGenを提案する。
7つのNLPタスクと16のデータセットを比較検討した結果,ClinGenはさまざまなタスクのパフォーマンスを継続的に向上させることがわかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-01T04:37:28Z) - An Ensemble Method Based on the Combination of Transformers with
Convolutional Neural Networks to Detect Artificially Generated Text [0.0]
本稿では、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いたSci-BERT、DeBERTa、XLNetなどのトランスフォーマーモデルによる分類モデルを提案する。
実験により, アンサンブルアーキテクチャは, 分類のための個別変圧器モデルの性能を上回っていることが示された。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-26T11:17:03Z) - Fast and Functional Structured Data Generators Rooted in
Out-of-Equilibrium Physics [62.997667081978825]
エネルギーモデルを用いて、構造化データセットで高品質なラベル特化データを生成するという課題に対処する。
伝統的な訓練方法は、マルコフ連鎖モンテカルロ混合による困難に遭遇する。
非平衡効果を利用した新しいトレーニングアルゴリズムを用いる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-13T15:08:44Z) - Large Language Model as Attributed Training Data Generator: A Tale of
Diversity and Bias [92.41919689753051]
大規模言語モデル(LLM)は、最近、様々な自然言語処理(NLP)タスクのためのトレーニングデータジェネレータとして活用されている。
本稿では,多様な属性を持つプロンプトを用いたトレーニングデータ生成について検討する。
属性付きプロンプトは、結果のモデルの性能の観点から、単純なクラス条件プロンプトより優れていることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-28T03:31:31Z) - Diverse Text Generation via Variational Encoder-Decoder Models with
Gaussian Process Priors [21.71928935339393]
高品質なテキストを生成するための新しい潜在構造変数モデルを提案する。
具体的には、決定論的エンコーダの隠蔽状態をランダムな文脈変数にマッピングする関数を導入する。
ガウス過程の学習課題に対処するために,効率的な変分推論手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-04-04T04:09:15Z)
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。