論文の概要: Semantic Mastery: Enhancing LLMs with Advanced Natural Language Understanding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.00409v1
• Date: Tue, 01 Apr 2025 04:12:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-03 13:25:10.708746
• Title: Semantic Mastery: Enhancing LLMs with Advanced Natural Language Understanding
• Title（参考訳）: Semantic Mastery: 高度な自然言語理解によるLLMの強化
• Authors: Mohanakrishnan Hariharan,
• Abstract要約: 本稿では,より高度なNLU技術を用いて,大規模言語モデル(LLM)を進化させる最先端の方法論について論じる。 我々は、構造化知識グラフ、検索強化生成(RAG)、および人間レベルの理解とモデルにマッチする微調整戦略の利用を分析する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Large language models (LLMs) have greatly improved their capability in performing NLP tasks. However, deeper semantic understanding, contextual coherence, and more subtle reasoning are still difficult to obtain. The paper discusses state-of-the-art methodologies that advance LLMs with more advanced NLU techniques, such as semantic parsing, knowledge integration, and contextual reinforcement learning. We analyze the use of structured knowledge graphs, retrieval-augmented generation (RAG), and fine-tuning strategies that match models with human-level understanding. Furthermore, we address the incorporation of transformer-based architectures, contrastive learning, and hybrid symbolic-neural methods that address problems like hallucinations, ambiguity, and inconsistency in the factual perspectives involved in performing complex NLP tasks, such as question-answering text summarization and dialogue generation. Our findings show the importance of semantic precision for enhancing AI-driven language systems and suggest future research directions to bridge the gap between statistical language models and true natural language understanding.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、NLPタスクの実行能力を大幅に改善した。 しかし、より深い意味理解、文脈的コヒーレンス、より微妙な推論は依然として入手が困難である。 本稿では, 意味解析, 知識統合, 文脈強化学習など, より高度なNLU技術でLLMを進化させる手法について論じる。 我々は、構造化知識グラフ、検索強化生成(RAG)、および人間レベルの理解とモデルにマッチする微調整戦略の利用を分析する。 さらに,質問文要約や対話生成といった複雑なNLPタスクの実行に関わる現実的な視点において,幻覚,曖昧さ,矛盾といった問題に対処するトランスフォーマーベースのアーキテクチャ,コントラスト学習,ハイブリッドなシンボルニューラル手法の取り入れについても検討する。 本研究は,AI駆動型言語システムを構築するための意味的精度の重要性を示し,統計的言語モデルと真の自然言語理解のギャップを埋めるための今後の研究方向を提案する。

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