論文の概要: The Role of Large Language Models in Musicology: Are We Ready to Trust the Machines?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.01864v1
• Date: Tue, 3 Sep 2024 13:05:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-06 01:36:22.862371
• Title: The Role of Large Language Models in Musicology: Are We Ready to Trust the Machines?
• Title（参考訳）: 音楽学における大規模言語モデルの役割 : マシンを信頼する準備はできているか?
• Authors: Pedro Ramoneda, Emilia Parada-Cabaleiro, Benno Weck, Xavier Serra,
• Abstract要約: 本稿では,検索拡張生成モデルと複数選択質問生成を用いた初期ベンチマーク作成のための半自動手法を提案する。 400人の有能な質問に対する評価は、現在のバニラLLMは、音楽辞書からの強化生成を検索するよりも信頼性が低いことを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.971968382238522
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this work, we explore the use and reliability of Large Language Models (LLMs) in musicology. From a discussion with experts and students, we assess the current acceptance and concerns regarding this, nowadays ubiquitous, technology. We aim to go one step further, proposing a semi-automatic method to create an initial benchmark using retrieval-augmented generation models and multiple-choice question generation, validated by human experts. Our evaluation on 400 human-validated questions shows that current vanilla LLMs are less reliable than retrieval augmented generation from music dictionaries. This paper suggests that the potential of LLMs in musicology requires musicology driven research that can specialized LLMs by including accurate and reliable domain knowledge.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,音楽学におけるLarge Language Models(LLM)の使用と信頼性について検討する。 専門家や学生との議論から、現在ユビキタスな技術に対する現在の受容と懸念を評価する。 我々はさらに一歩進めて、人間専門家が検証した検索強化世代モデルと複数選択質問生成を用いた初期ベンチマークを作成するための半自動手法を提案する。 400人の有能な質問に対する評価は、現在のバニラLLMは、音楽辞書からの強化生成を検索するよりも信頼性が低いことを示している。 本稿では,音楽学におけるLLMの可能性について,正確で信頼性の高いドメイン知識を含めることで,LLMを専門化できる音楽学による研究が必要であることを示唆する。

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