Fugu-MT 論文翻訳(概要): FLASH: Federated Learning-Based LLMs for Advanced Query Processing in Social Networks through RAG

論文の概要: FLASH: Federated Learning-Based LLMs for Advanced Query Processing in Social Networks through RAG

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.05242v1
Date: Tue, 6 Aug 2024 22:28:13 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-08-13 19:54:11.793159
Title: FLASH: Federated Learning-Based LLMs for Advanced Query Processing in Social Networks through RAG
Title（参考訳）: FLASH:RAGによるソーシャルネットワークにおける高度なクエリ処理のためのフェデレーション学習型LLM
Authors: Sai Puppala, Ismail Hossain, Md Jahangir Alam, Sajedul Talukder,
Abstract要約: このシステムは、多様なソーシャルメディアデータソースをシームレスに集約し、キュレートするように設計されている。 GPTモデルは、プライバシとセキュリティを確保するために、分散データソースに基づいてトレーニングされている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 5.5997926295092295
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Our paper introduces a novel approach to social network information retrieval and user engagement through a personalized chatbot system empowered by Federated Learning GPT. The system is designed to seamlessly aggregate and curate diverse social media data sources, including user posts, multimedia content, and trending news. Leveraging Federated Learning techniques, the GPT model is trained on decentralized data sources to ensure privacy and security while providing personalized insights and recommendations. Users interact with the chatbot through an intuitive interface, accessing tailored information and real-time updates on social media trends and user-generated content. The system's innovative architecture enables efficient processing of input files, parsing and enriching text data with metadata, and generating relevant questions and answers using advanced language models. By facilitating interactive access to a wealth of social network information, this personalized chatbot system represents a significant advancement in social media communication and knowledge dissemination.
Abstract（参考訳）: 本稿では,フェデレートラーニング GPT による個人化チャットボットシステムを通じて,ソーシャルネットワーク情報検索とユーザエンゲージメントの新たなアプローチを提案する。このシステムは、ユーザー投稿、マルチメディアコンテンツ、トレンドニュースを含む多様なソーシャルメディアデータソースをシームレスに集約し、キュレートするように設計されている。フェデレートラーニング技術を活用することで、GPTモデルは分散データソースに基づいてトレーニングされ、プライバシとセキュリティを確保しながら、パーソナライズされた洞察とレコメンデーションを提供する。ユーザーは直感的なインターフェイスでチャットボットと対話し、ソーシャルメディアのトレンドやユーザー生成コンテンツに関するカスタマイズされた情報やリアルタイムのアップデートにアクセスする。システムの革新的なアーキテクチャは、入力ファイルの効率的な処理、メタデータによるテキストデータの解析と強化、高度な言語モデルによる関連する質問と回答の生成を可能にする。多様なソーシャルネットワーク情報への対話的アクセスを容易にすることによって、このパーソナライズされたチャットボットシステムは、ソーシャルメディアのコミュニケーションと知識の普及において、大きな進歩を見せている。

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