論文の概要: 1 Trillion Token (1TT) Platform: A Novel Framework for Efficient Data Sharing and Compensation in Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.20149v1
• Date: Mon, 30 Sep 2024 09:55:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-10-02 13:17:59.006912
• Title: 1 Trillion Token (1TT) Platform: A Novel Framework for Efficient Data Sharing and Compensation in Large Language Models
• Title（参考訳）: 1 Trillion Token (1TT)プラットフォーム:大規模言語モデルにおける効率的なデータ共有と補償のための新しいフレームワーク
• Authors: Chanjun Park, Hyunsoo Ha, Jihoo Kim, Yungi Kim, Dahyun Kim, Sukyung Lee, Seonghoon Yang,
• Abstract要約: 透明で公平な利益分配機構を用いた効率的なデータ共有を容易にするための新しいフレームワークを提案する。 1TT Platformは、開示されていないデータセットを提供するデータコントリビュータと、これらのデータセットを使用して独自のサービスを強化するデータコンシューマとのコラボレーションを促進する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.588368679236612
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this paper, we propose the 1 Trillion Token Platform (1TT Platform), a novel framework designed to facilitate efficient data sharing with a transparent and equitable profit-sharing mechanism. The platform fosters collaboration between data contributors, who provide otherwise non-disclosed datasets, and a data consumer, who utilizes these datasets to enhance their own services. Data contributors are compensated in monetary terms, receiving a share of the revenue generated by the services of the data consumer. The data consumer is committed to sharing a portion of the revenue with contributors, according to predefined profit-sharing arrangements. By incorporating a transparent profit-sharing paradigm to incentivize large-scale data sharing, the 1TT Platform creates a collaborative environment to drive the advancement of NLP and LLM technologies.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,透過的かつ公平な利益分配機構を備えた効率的なデータ共有を支援する新しいフレームワークである1 Trillion Token Platform (1TT Platform)を提案する。 このプラットフォームは、開示されていないデータセットを提供するデータコントリビュータと、これらのデータセットを使用して独自のサービスを強化するデータコンシューマとのコラボレーションを促進する。 データコントリビュータは金銭的な条件で補償され、データコンシューマのサービスによって生成された収益のシェアを受け取る。 データ消費者は、収益の一部をコントリビュータと共有することを約束している。 1TTプラットフォームは、透明な利益分配パラダイムを取り入れて大規模データ共有のインセンティブを得ることにより、NLPとLLM技術の進歩を促進するための協調環境を構築する。

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