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。
関連論文リスト
- Fair Federated Data Clustering through Personalization: Bridging the Gap between Diverse Data Distributions [2.7905216619150344]
フェデレーションクラスタリングにおけるパーソナライズの概念を導入し、より低いクラスタリングコストとクライアント間の均一なコストのバランスを達成することを目的とする。
サーバとクライアント間の1ラウンドの通信でこれらの目標に対処するp-FClusを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-05T07:10:26Z) - Mechanisms for Data Sharing in Collaborative Causal Inference (Extended Version) [2.709511652792003]
本稿では,共通学習課題に対する各当事者のデータ貢献度を評価するための評価手法を提案する。
データの品質に応じてエージェントを公平に報酬するために、あるいはすべてのエージェントのデータコントリビューションを最大化するために利用することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-04T14:32:32Z) - A Bargaining-based Approach for Feature Trading in Vertical Federated
Learning [54.51890573369637]
本稿では,垂直的フェデレートラーニング(VFL)において,経済的に効率的な取引を促進するための交渉型特徴取引手法を提案する。
当社のモデルでは,収益ベース最適化の目的を考慮し,パフォーマンスゲインベースの価格設定を取り入れている。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-23T10:21:07Z) - PS-FedGAN: An Efficient Federated Learning Framework Based on Partially
Shared Generative Adversarial Networks For Data Privacy [56.347786940414935]
分散計算のための効果的な学習パラダイムとして、フェデレートラーニング(FL)が登場した。
本研究は,部分的なGANモデル共有のみを必要とする新しいFLフレームワークを提案する。
PS-FedGANと名付けられたこの新しいフレームワークは、異種データ分散に対処するためのGANリリースおよびトレーニングメカニズムを強化する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-19T05:39:40Z) - FedToken: Tokenized Incentives for Data Contribution in Federated
Learning [33.93936816356012]
ブロックチェーン技術を基盤として,コントリビューションベースのトークン化インセンティブスキームである textttFedToken を提案する。
まず、モデル集約中の局所モデルの寄与を近似し、次に、クライアントが収束のために通信ラウンドを下げる戦略的スケジュールを立てる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-09-20T14:58:08Z) - VFed-SSD: Towards Practical Vertical Federated Advertising [53.08038962443853]
本稿では,2つの制限を緩和する半教師付き分割蒸留フレームワーク VFed-SSD を提案する。
具体的には,垂直分割された未ラベルデータを利用する自己教師型タスクMatchedPair Detection (MPD) を開発する。
当社のフレームワークは,デプロイコストの最小化と大幅なパフォーマンス向上を図った,リアルタイム表示広告のための効率的なフェデレーション強化ソリューションを提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-31T17:45:30Z) - Incentivizing Federated Learning [2.420324724613074]
本稿では,顧客に対して可能な限り多くのデータ提供を促すインセンティブメカニズムを提案する。
従来のインセンティブメカニズムとは異なり、私たちのアプローチはデータを収益化しません。
理論的には、ある条件下では、クライアントがフェデレーション学習に参加できる限り多くのデータを使用することを証明します。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-22T23:02:43Z) - Incentivizing Collaboration in Machine Learning via Synthetic Data
Rewards [26.850070556844628]
本稿では、データ提供に利害関係者間の協調を動機付ける新しい協調生成モデリング(CGM)フレームワークを提案する。
合成データを報酬として分配することは、下流の学習タスクにタスクとモデルに依存しない利点を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-12-17T05:15:30Z) - Data Sharing Markets [95.13209326119153]
我々は、各エージェントがデータの買い手および売り手の両方になり得る設定について検討する。
両データ交換(データ付きトレーディングデータ)と一方データ交換(お金付きトレーディングデータ)の2つの事例を考察する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-07-19T06:00:34Z) - Enhancing User' s Income Estimation with Super-App Alternative Data [59.60094442546867]
これは、これらの代替データソースのパフォーマンスと、業界に受け入れられた局の収入推定器のパフォーマンスを比較します。
本論文は、金融機関がリスクプロファイルの構築に代替データを導入しようとする動機を示すものである。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-04-12T21:34:44Z) - Optimal Pricing of Internet of Things: A Machine Learning Approach [105.4312167370975]
IoT(Internet of Things)は、センサーに埋め込まれたデバイスから大量のデータを生成する。
これまでの研究では、機械学習ベースのIoTサービスの最適な価格設定とバンドルの問題に対処していない。
当社は、データベンダがサービスプロバイダにデータを販売しているIoT市場モデルと、IoTサービスを顧客に提供しているサービスプロバイダで構成されています。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-02-14T09:17:40Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。