論文の概要: HySem: A context length optimized LLM pipeline for unstructured tabular extraction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.09434v2
• Date: Sat, 5 Oct 2024 13:32:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-08 06:55:48.761002
• Title: HySem: A context length optimized LLM pipeline for unstructured tabular extraction
• Title（参考訳）: HySem:非構造化表抽出のための文脈長最適化LDMパイプライン
• Authors: Narayanan PP, Anantharaman Palacode Narayana Iyer,
• Abstract要約: 本稿では,HTMLテーブルから正確な意味表現を生成するために,コンテキスト長最適化技術を用いたパイプラインHySemを紹介する。 HySemはコモディティハードウェア上で動作し、オープンソースモデルの精度を上回り、OpenAI GPT-4oとベンチマークした場合に競合するパフォーマンスを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Regulatory compliance reporting in the pharmaceutical industry relies on detailed tables, but these are often under-utilized beyond compliance due to their unstructured format and arbitrary content. Extracting and semantically representing tabular data is challenging due to diverse table presentations. Large Language Models (LLMs) demonstrate substantial potential for semantic representation, yet they encounter challenges related to accuracy and context size limitations, which are crucial considerations for the industry applications. We introduce HySem, a pipeline that employs a novel context length optimization technique to generate accurate semantic JSON representations from HTML tables. This approach utilizes a custom fine-tuned model specifically designed for cost- and privacy-sensitive small and medium pharmaceutical enterprises. Running on commodity hardware and leveraging open-source models, HySem surpasses its peer open-source models in accuracy and provides competitive performance when benchmarked against OpenAI GPT-4o and effectively addresses context length limitations, which is a crucial factor for supporting larger tables.
• Abstract（参考訳）: 製薬業界における規制コンプライアンスの報告は詳細な表に依存しているが、その非構造化フォーマットと任意の内容のために、コンプライアンスを超えて利用されていないことが多い。 表データの抽出と意味表現は、多種多様な表の提示のために困難である。 大規模言語モデル(LLM)は意味表現にかなりの可能性を示すが、業界アプリケーションにとって重要な考慮事項である正確性やコンテキストサイズ制限に関連する課題に直面する。 我々は,HTMLテーブルから正確な意味的JSON表現を生成するために,コンテキスト長最適化技術を用いたパイプラインHySemを紹介する。 このアプローチでは、コストとプライバシに敏感な中小企業向けに特別に設計された、カスタムな微調整モデルを利用する。 HySemはコモディティハードウェア上で動作し、オープンソースモデルを活用する。HySemはオープンソースモデルの精度を上回り、OpenAI GPT-4oとベンチマークした場合に競合するパフォーマンスを提供する。

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