論文の概要: Leveraging Long-Context Large Language Models for Multi-Document Understanding and Summarization in Enterprise Applications
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.18454v1
- Date: Fri, 27 Sep 2024 05:29:31 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-06 06:11:53.087893
- Title: Leveraging Long-Context Large Language Models for Multi-Document Understanding and Summarization in Enterprise Applications
- Title（参考訳）: エンタープライズアプリケーションにおける多文書理解と要約のための長期大言語モデルの活用
- Authors: Aditi Godbole, Jabin Geevarghese George, Smita Shandilya,
- Abstract要約: LLM(Long-context Large Language Model)は、広範囲の接続を把握し、結合的な要約を提供し、様々な業界領域に適応することができる。
ケーススタディでは、効率と精度の両方が顕著に向上している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1682259692399921
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The rapid increase in unstructured data across various fields has made multi-document comprehension and summarization a critical task. Traditional approaches often fail to capture relevant context, maintain logical consistency, and extract essential information from lengthy documents. This paper explores the use of Long-context Large Language Models (LLMs) for multi-document summarization, demonstrating their exceptional capacity to grasp extensive connections, provide cohesive summaries, and adapt to various industry domains and integration with enterprise applications/systems. The paper discusses the workflow of multi-document summarization for effectively deploying long-context LLMs, supported by case studies in legal applications, enterprise functions such as HR, finance, and sourcing, as well as in the medical and news domains. These case studies show notable enhancements in both efficiency and accuracy. Technical obstacles, such as dataset diversity, model scalability, and ethical considerations like bias mitigation and factual accuracy, are carefully analyzed. Prospective research avenues are suggested to augment the functionalities and applications of long-context LLMs, establishing them as pivotal tools for transforming information processing across diverse sectors and enterprise applications.
- Abstract（参考訳）: 様々な分野にわたる非構造化データの急速な増加により、多文書理解と要約が重要な課題となっている。
伝統的なアプローチは、しばしば関連するコンテキストを捉えたり、論理的な一貫性を維持したり、長いドキュメントから重要な情報を抽出するのに失敗する。
本稿では,多文書要約におけるLong-context Large Language Models (LLMs) の利用について検討し,広範囲な接続を把握し,結束的な要約を提供し,様々な産業分野に適応し,エンタープライズアプリケーションやシステムとの統合を図っている。
本論では, 法的な応用, 人事, 金融, ソーシングなどの企業機能, 医療・ニュース分野におけるケーススタディによって支援された, 長期間のLLMを効果的に展開するための多文書要約のワークフローについて論じる。
これらのケーススタディは、効率と精度の両方において顕著な向上を示した。
データセットの多様性やモデルのスケーラビリティ、バイアス緩和や事実的正確性といった倫理的考慮といった技術的障害を慎重に分析する。
先進的な研究の道は、長文LLMの機能と応用を増進し、様々な分野やエンタープライズアプリケーションにまたがる情報処理を変革するための重要なツールとして確立することを示唆している。
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