論文の概要: Unipa-GPT: Large Language Models for university-oriented QA in Italian

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.14246v2
• Date: Mon, 22 Jul 2024 11:22:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-23 13:31:17.907490
• Title: Unipa-GPT: Large Language Models for university-oriented QA in Italian
• Title（参考訳）: Unipa-GPT:イタリア語における大学向けQAのための大規模言語モデル
• Authors: Irene Siragusa, Roberto Pirrone,
• Abstract要約: Unipa-GPTは、パレルモ大学で学士課程と修士課程を選択する学生を支援するために開発された。 実験では,RAG(Retrieval Augmented Generation)アプローチと微調整を併用してシステムを開発した。 Unipa-GPTのアーキテクチャ全体を示し、RAGと微調整システムを比較し、その性能に関する簡単な議論を報告する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper illustrates the architecture and training of Unipa-GPT, a chatbot relying on a Large Language Model, developed for assisting students in choosing a bachelor/master degree course at the University of Palermo. Unipa-GPT relies on gpt-3.5-turbo, it was presented in the context of the European Researchers' Night (SHARPER night). In our experiments we adopted both the Retrieval Augmented Generation (RAG) approach and fine-tuning to develop the system. The whole architecture of Unipa-GPT is presented, both the RAG and the fine-tuned systems are compared, and a brief discussion on their performance is reported. Further comparison with other Large Language Models and the experimental results during the SHARPER night are illustrated.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,パレルモ大学における学士課程選択を支援するために開発された,大規模言語モデルに基づくチャットボットUnipa-GPTのアーキテクチャと訓練について述べる。 Unipa-GPT は gpt-3.5-turbo に依存しており、ヨーロッパ研究者の夜 (SHARPER night) の文脈で提示された。 実験では,RAG(Retrieval Augmented Generation)アプローチと微調整を併用してシステムを開発した。 Unipa-GPTのアーキテクチャ全体を示し、RAGと微調整システムを比較し、その性能に関する簡単な議論を報告する。 その他の大規模言語モデルとの比較と,SHARPERの夜間実験結果について述べる。

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