論文の概要: QGen Studio: An Adaptive Question-Answer Generation, Training and Evaluation Platform

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.06136v1
• Date: Tue, 08 Apr 2025 15:32:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-09 13:31:34.800145
• Title: QGen Studio: An Adaptive Question-Answer Generation, Training and Evaluation Platform
• Title（参考訳）: QGen Studio: 適応的な質問応答生成,トレーニング,評価プラットフォーム
• Authors: Movina Moses, Mohab Elkaref, James Barry, Shinnosuke Tanaka, Vishnudev Kuruvanthodi, Nathan Herr, Campbell D Watson, Geeth De Mel,
• Abstract要約: QGen Studioは適応型質問応答生成、トレーニング、評価プラットフォームである。 これにより、ユーザーは大きな言語モデル(LLM)を活用して、この合成データに基づいてカスタムの質問応答データセットと微調整モデルを作成することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6080795642111267
• License:
• Abstract: We present QGen Studio: an adaptive question-answer generation, training, and evaluation platform. QGen Studio enables users to leverage large language models (LLMs) to create custom question-answer datasets and fine-tune models on this synthetic data. It features a dataset viewer and model explorer to streamline this process. The dataset viewer provides key metrics and visualizes the context from which the QA pairs are generated, offering insights into data quality. The model explorer supports model comparison, allowing users to contrast the performance of their trained LLMs against other models, supporting performance benchmarking and refinement. QGen Studio delivers an interactive, end-to-end solution for generating QA datasets and training scalable, domain-adaptable models. The studio will be open-sourced soon, allowing users to deploy it locally.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,適応型質問応答生成,トレーニング,評価プラットフォームであるQGen Studioを紹介する。 QGen Studioは、ユーザが大規模な言語モデル(LLM)を活用して、この合成データに基づいてカスタムの質問応答データセットと微調整モデルを作成することを可能にする。 このプロセスを合理化するためのデータセットビューアとモデルエクスプローラを備えている。 データセットビューアは重要なメトリクスを提供し、QAペアが生成されるコンテキストを視覚化し、データ品質に関する洞察を提供する。 モデルエクスプローラーはモデル比較をサポートし、トレーニング済みのLLMのパフォーマンスを他のモデルと対比し、パフォーマンスベンチマークと改善をサポートする。 QGen Studioは、QAデータセットを生成し、スケーラブルでドメイン順応可能なモデルをトレーニングするための、インタラクティブでエンドツーエンドのソリューションを提供する。 このスタジオは近くオープンソース化され、ユーザーはローカルにデプロイできる。

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