論文の概要: ByteScience: Bridging Unstructured Scientific Literature and Structured Data with Auto Fine-tuned Large Language Model in Token Granularity

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.12000v1
• Date: Mon, 18 Nov 2024 19:36:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-20 13:38:15.528220
• Title: ByteScience: Bridging Unstructured Scientific Literature and Structured Data with Auto Fine-tuned Large Language Model in Token Granularity
• Title（参考訳）: ByteScience: 自動微調整大言語モデルによる非構造化科学文献と構造化データの断片化
• Authors: Tong Xie, Hanzhi Zhang, Shaozhou Wang, Yuwei Wan, Imran Razzak, Chunyu Kit, Wenjie Zhangand Bram Hoex,
• Abstract要約: ByteScienceは非営利のクラウドベースの自動車ファインチューニング大型言語モデル(LLM)プラットフォームである。 構造化された科学データを抽出し、巨大な科学コーパスから新しい科学知識を合成するように設計されている。 このプラットフォームは、少量の注釈付き記事で顕著な精度を達成している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.978222668670192
• License:
• Abstract: Natural Language Processing (NLP) is widely used to supply summarization ability from long context to structured information. However, extracting structured knowledge from scientific text by NLP models remains a challenge because of its domain-specific nature to complex data preprocessing and the granularity of multi-layered device-level information. To address this, we introduce ByteScience, a non-profit cloud-based auto fine-tuned Large Language Model (LLM) platform, which is designed to extract structured scientific data and synthesize new scientific knowledge from vast scientific corpora. The platform capitalizes on DARWIN, an open-source, fine-tuned LLM dedicated to natural science. The platform was built on Amazon Web Services (AWS) and provides an automated, user-friendly workflow for custom model development and data extraction. The platform achieves remarkable accuracy with only a small amount of well-annotated articles. This innovative tool streamlines the transition from the science literature to structured knowledge and data and benefits the advancements in natural informatics.
• Abstract（参考訳）: 自然言語処理(NLP)は、長い文脈から構造化情報への要約能力の供給に広く用いられている。 しかし、NLPモデルによる科学文献からの構造化知識の抽出は、複雑なデータ前処理と多層デバイスレベルの情報の粒度に対する領域固有の性質のため、依然として課題である。 この問題を解決するために,我々は,構造化された科学的データを抽出し,膨大な科学的コーパスから新たな科学的知識を合成することを目的とした,非営利のクラウドベース自動微調整大言語モデル(LLM)プラットフォームByteScienceを紹介した。 DARWINはオープンソースで、自然科学に特化した微調整のLLMだ。 このプラットフォームはAmazon Web Services(AWS)上に構築されており、カスタムモデル開発とデータ抽出のための自動化されたユーザフレンドリなワークフローを提供する。 このプラットフォームは、少量の注釈付き記事で顕著な精度を達成している。 この革新的なツールは、科学文献から構造化された知識とデータへの移行を合理化し、自然情報学の進歩に寄与する。

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