Fugu-MT 論文翻訳(概要): Automated Generation of Massive Reasonable Empirical Theorems by Forward Reasoning Based on Strong Relevant Logics -- A Solution to the Problem of LLM Pre-training Data Exhaustion

論文の概要: Automated Generation of Massive Reasonable Empirical Theorems by Forward Reasoning Based on Strong Relevant Logics -- A Solution to the Problem of LLM Pre-training Data Exhaustion

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.12408v1
Date: Mon, 16 Dec 2024 23:18:17 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-12-18 13:59:12.198215
Title: Automated Generation of Massive Reasonable Empirical Theorems by Forward Reasoning Based on Strong Relevant Logics -- A Solution to the Problem of LLM Pre-training Data Exhaustion
Title（参考訳）: 強関係論理に基づく前方推論による大規模共振性経験理論の自動生成 -LLM事前学習データ抽出問題への解法-
Authors: Jingde Cheng,
Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)の事前学習に使用されるデータは、しばしば枯渇したと言われている。本稿では、この問題の解を提案する: 前方推論による大規模合理的な経験定理の自動生成。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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Abstract: Recently, it is often said that the data used for the pre-training of large language models (LLMs) have been exhausted. This paper proposes a solution to the problem: Automated generation of massive reasonable empirical theorems by forward reasoning based on strong relevant logics. In fact, this can be regarded as a part of our approach to the problems of ATF (Automated Theorem Finding) and AKA (Automated Knowledge Appreciation).
Abstract（参考訳）: 近年,大規模言語モデル (LLM) の事前学習に使用されるデータは枯渇したと言われている。本稿では,この問題に対する解を提案する。強い関連する論理に基づく前方推論による大規模合理的な経験定理の自動生成。実際、これはATF(Automated Theorem Finding)とaka(Automated Knowledge Appreciation)の問題に対する我々のアプローチの一部と見なすことができる。

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