論文の概要: LLM-Powered Proactive Data Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.13016v1
• Date: Tue, 18 Feb 2025 16:34:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-19 14:06:06.737189
• Title: LLM-Powered Proactive Data Systems
• Title（参考訳）: LLMを用いたプロアクティブデータシステム
• Authors: Sepanta Zeighami, Yiming Lin, Shreya Shankar, Aditya Parameswaran,
• Abstract要約: ほとんどのデータシステムは、LSMをユーザ入力とデータをそのまま操作する不透明なブラックボックスとして扱う。 ユーザ入力とデータの理解と再構築には,データシステムにより多くのエージェンシーを与える必要がある,と我々は主張する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.21573589381478
• License:
• Abstract: With the power of LLMs, we now have the ability to query data that was previously impossible to query, including text, images, and video. However, despite this enormous potential, most present-day data systems that leverage LLMs are reactive, reflecting our community's desire to map LLMs to known abstractions. Most data systems treat LLMs as an opaque black box that operates on user inputs and data as is, optimizing them much like any other approximate, expensive UDFs, in conjunction with other relational operators. Such data systems do as they are told, but fail to understand and leverage what the LLM is being asked to do (i.e. the underlying operations, which may be error-prone), the data the LLM is operating on (e.g., long, complex documents), or what the user really needs. They don't take advantage of the characteristics of the operations and/or the data at hand, or ensure correctness of results when there are imprecisions and ambiguities. We argue that data systems instead need to be proactive: they need to be given more agency -- armed with the power of LLMs -- to understand and rework the user inputs and the data and to make decisions on how the operations and the data should be represented and processed. By allowing the data system to parse, rewrite, and decompose user inputs and data, or to interact with the user in ways that go beyond the standard single-shot query-result paradigm, the data system is able to address user needs more efficiently and effectively. These new capabilities lead to a rich design space where the data system takes more initiative: they are empowered to perform optimization based on the transformation operations, data characteristics, and user intent. We discuss various successful examples of how this framework has been and can be applied in real-world tasks, and present future directions for this ambitious research agenda.
• Abstract（参考訳）: LLMのパワーにより、テキスト、画像、ビデオなど、これまでクエリが不可能だったデータをクエリできるようになりました。 しかし、この巨大な可能性にもかかわらず、LLMを利用する現在のほとんどのデータシステムはリアクティブであり、LLMを既知の抽象化にマッピングしたいというコミュニティの願望を反映しています。 ほとんどのデータシステムは、LCMをユーザ入力やデータをそのまま操作する不透明なブラックボックスとして扱い、他のリレーショナル演算子と組み合わせて、他の近似的で高価なUDFと同様に最適化する。 このようなデータシステムは、言われた通りに動作しますが、LLMが要求していること(すなわち、エラーを起こしやすい操作)、LLMが操作しているデータ(例えば、長い複雑なドキュメント)、あるいはユーザが本当に必要とするものを理解することができません。 彼らは操作の特性や手元にあるデータを利用していないし、不正確さや曖昧さがあれば結果の正しさも保証しない。 ユーザ入力とデータを理解し、再作業し、オペレーションとデータがどのように表現され、処理されるべきかを決定するために、より多くのエージェンシー -- LLMの力で武装している — が与えられる必要があります。 データシステムは、ユーザ入力とデータを解析、書き直し、分解したり、標準のシングルショットクエリ-リサートパラダイムを超えた方法でユーザと対話することで、ユーザのニーズにより効率的かつ効率的に対処することができる。 これらの新しい機能は、データシステムがよりイニシアティブを取るようなリッチな設計空間につながり、変換操作、データ特性、ユーザ意図に基づいて最適化を行う権限を与えられます。 本稿では,この枠組みが現実の課題にどのように応用されたか,そして今後の研究課題の方向性について論じる。

関連論文リスト

• Relational Database Augmented Large Language Model [59.38841050766026]
  大規模言語モデル(LLM)は多くの自然言語処理(NLP)タスクに優れる。 彼らは、トレーニングや教師付き微調整プロセスを通じてのみ、新しい知識を取り入れることができる。 この正確で最新のプライベート情報は、通常リレーショナルデータベースに格納される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-21T06:19:10Z)
• Can Long-Context Language Models Subsume Retrieval, RAG, SQL, and More? [54.667202878390526]
  長文言語モデル(LCLM)は、従来、検索システムやデータベースといった外部ツールに依存していたタスクへのアプローチに革命をもたらす可能性がある。 実世界のタスクのベンチマークであるLOFTを導入し、文脈内検索と推論においてLCLMの性能を評価するために設計された数百万のトークンを出力する。 以上の結果からLCLMは,これらのタスクを明示的に訓練したことがないにも関わらず,最先端の検索システムやRAGシステムと競合する驚くべき能力を示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-19T00:28:58Z)
• AvaTaR: Optimizing LLM Agents for Tool Usage via Contrastive Reasoning [93.96463520716759]
  大規模言語モデル(LLM)エージェントは、精度と幻覚を高めるために外部ツールと知識を活用する際、印象的な能力を示した。 本稿では、LLMエージェントを最適化して提供されたツールを効果的に活用し、与えられたタスクのパフォーマンスを向上させる新しい自動化フレームワークであるAvaTaRを紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-17T04:20:02Z)
• Efficient Prompting for LLM-based Generative Internet of Things [88.84327500311464]
  大規模言語モデル(LLM)は、様々なタスクにおいて顕著な能力を示しており、最近、IoT(Internet of Things)アプリケーションにLLMの能力を統合することが研究の注目を集めている。 セキュリティ上の懸念から、多くの機関は最先端の商用LLMサービスへのアクセスを避け、ローカルネットワーク環境でのオープンソースLLMのデプロイと利用を必要としている。 本研究では,LLMを用いた生成IoT(Generative IoT)システムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-14T19:24:00Z)
• Are you still on track!? Catching LLM Task Drift with Activations [55.75645403965326]
  タスクドリフトは攻撃者がデータを流出させたり、LLMの出力に影響を与えたりすることを可能にする。 そこで, 簡易線形分類器は, 分布外テストセット上で, ほぼ完全なLOC AUCでドリフトを検出することができることを示す。 このアプローチは、プロンプトインジェクション、ジェイルブレイク、悪意のある指示など、目に見えないタスクドメインに対して驚くほどうまく一般化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-02T16:53:21Z)
• LLM2LLM: Boosting LLMs with Novel Iterative Data Enhancement [79.31084387589968]
  事前訓練された大規模言語モデル(LLM)は、現在、自然言語処理タスクの大部分を解決するための最先端技術である。 LLM2LLMは、教師のLLMを使って小さなシードデータセットを強化するデータ拡張戦略である。 GSM8Kデータセットでは最大24.2%、CaseHOLDでは32.6%、SNIPSでは32.0%、TRECでは52.6%、SST-2では39.8%の改善が達成された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-22T08:57:07Z)
• LLMs with User-defined Prompts as Generic Data Operators for Reliable Data Processing [13.901862478287509]
  汎用データ演算子(LLM-GDO)として機能する大規模言語モデル(LLM)を提案する。 LLM-GDO設計パターンでは、ユーザ定義プロンプト(UDP)は特定のプログラミング言語の実装ではなく、データ処理ロジックを表現するために使われる。 ドメイン固有のデータによる微調整 LLM は、データ処理の知識を意識するドメイン固有のタスクの性能を高めることができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-26T23:08:38Z)
• Adapting LLMs for Efficient, Personalized Information Retrieval: Methods and Implications [0.7832189413179361]
  LLM(Large Language Models)は、人間に似たテキストの理解と生成に優れた言語モデルである。 本稿では,言語モデル(LLM)と情報検索(IR)システムの統合戦略について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-21T02:01:01Z)
• Large Language Models as Data Preprocessors [9.99065004972981]
  大規模言語モデル (LLM) は人工知能において大きな進歩を遂げている。 本研究では、データマイニングおよび分析アプリケーションにおいて重要な段階である、データ前処理におけるその可能性について検討する。 我々は,最先端のプロンプトエンジニアリング技術を統合したデータ前処理のためのLLMベースのフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-30T23:28:43Z)

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。