論文の概要: Exploring Generative AI Techniques in Government: A Case Study

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.10497v1
• Date: Sun, 06 Apr 2025 06:52:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-20 05:34:51.449962
• Title: Exploring Generative AI Techniques in Government: A Case Study
• Title（参考訳）: 政府におけるジェネレーティブAI技術の探求--事例研究
• Authors: Sunyi Liu, Mengzhe Geng, Rebecca Hart,
• Abstract要約: カナダ国立研究評議会(NRC)は、GenAI技術の統合を日々の性能向上のために調査するパイロットイニシアチブを開始した。 本稿では,NRCにおけるパフォーマンス計測,データ管理,インサイトレポートの自動化を目的とした,インテリジェントエージェントPubbieの開発を事例として紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.756248984545663
• License:
• Abstract: The swift progress of Generative Artificial intelligence (GenAI), notably Large Language Models (LLMs), is reshaping the digital landscape. Recognizing this transformative potential, the National Research Council of Canada (NRC) launched a pilot initiative to explore the integration of GenAI techniques into its daily operation for performance excellence, where 22 projects were launched in May 2024. Within these projects, this paper presents the development of the intelligent agent Pubbie as a case study, targeting the automation of performance measurement, data management and insight reporting at the NRC. Cutting-edge techniques are explored, including LLM orchestration and semantic embedding via RoBERTa, while strategic fine-tuning and few-shot learning approaches are incorporated to infuse domain knowledge at an affordable cost. The user-friendly interface of Pubbie allows general government users to input queries in natural language and easily upload or download files with a simple button click, greatly reducing manual efforts and accessibility barriers.
• Abstract（参考訳）: ジェネレーティブ・人工知能(GenAI)の急速な進歩、特にLarge Language Models(LLM)は、デジタルランドスケープを再構築している。 この変革の可能性を認識したカナダ国立研究評議会(NRC)は、2024年5月に22のプロジェクトが立ち上げられ、GenAI技術の統合を日々の業務に組み込むパイロット活動を開始した。 これらのプロジェクトの中で,NRCにおけるパフォーマンス計測,データ管理,インサイトレポートの自動化を目的とした,インテリジェントエージェントPubbieの開発を事例研究として紹介する。 LLMオーケストレーションやRoBERTaによるセマンティック埋め込みなど、最先端のテクニックを探求する一方で、戦略的微調整と数ショットの学習アプローチは、安価なコストでドメイン知識を注入するために組み込まれている。 Pubbieのユーザフレンドリーなインターフェースでは、自然言語でクエリを入力したり、簡単なボタンクリックでファイルをアップロードしたり、ダウンロードしたりできるため、手作業やアクセシビリティ障壁を大幅に減らすことができる。

関連論文リスト

• Future of Information Retrieval Research in the Age of Generative AI [61.56371468069577]
  情報検索(IR)の急速に発展する分野では、大規模言語モデル(LLM)のような生成AI技術の統合が、情報の検索やインタラクションの方法を変えつつある。 このパラダイムシフトを認識したビジョンワークショップが2024年7月に開催され、生成AI時代のIRの将来について議論した。 本報告は、潜在的に重要な研究トピックとしての議論の要約を含み、学術、産業実践家、機関、評価キャンペーン、資金提供機関の推薦リストを含む。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-03T00:01:48Z)
• O1 Replication Journey: A Strategic Progress Report -- Part 1 [52.062216849476776]
  本稿では,O1 Replication Journeyに具体化された人工知能研究の先駆的アプローチを紹介する。 我々の方法論は、長期化したチームベースのプロジェクトの不規則性を含む、現代のAI研究における重要な課題に対処する。 本稿では,モデルにショートカットだけでなく,完全な探索プロセスの学習を促す旅行学習パラダイムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-08T15:13:01Z)
• Networking Systems for Video Anomaly Detection: A Tutorial and Survey [55.28514053969056]
  ビデオ異常検出(VAD)は人工知能(AI)コミュニティにおける基本的な研究課題である。 ディープラーニングとエッジコンピューティングの進歩により、VADは大きな進歩を遂げた。 この記事では、NSVADの初心者向けの包括的なチュートリアルを紹介します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-16T02:00:44Z)
• A Survey on RAG Meeting LLMs: Towards Retrieval-Augmented Large Language Models [71.25225058845324]
  大規模言語モデル(LLM)は、言語理解と生成において革命的な能力を示している。 Retrieval-Augmented Generation (RAG)は、信頼性と最新の外部知識を提供する。 RA-LLMは、モデルの内部知識に頼るのではなく、外部および権威的な知識ベースを活用するために登場した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-10T02:48:45Z)
• Enhancing Court View Generation with Knowledge Injection and Guidance [43.32071790286732]
  裁判所ビュー生成(CVG)は、原告の主張と事実記述に基づいて裁判所ビューを生成することを目的としている。 PLMは自然言語生成の進歩を誇示しているが、CVGの複雑で知識集約的な領域への応用は、しばしば固有の制限を明らかにしている。 PLMを用いてCVGを活性化させる新しい手法であるKnowledge Injection and Guidance(KIG)を提案する。 訓練段階において,ドメイン知識を効率的に組み込むため,即時チューニングのための知識注入プロンプトエンコーダを導入し,計算オーバーヘッドを低減した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-07T09:51:11Z)
• How do machines learn? Evaluating the AIcon2abs method [0.0]
  本研究は,AIcon2abs法(コンクリートから抽象へのAI:人工知能を一般大衆に普及させるAI)の評価を目的とした先行研究の拡大である。 このアプローチでは、単純さとユーザアクセシビリティで知られている、ウェイトレスニューラルネットワークであるWiSARDアルゴリズムを採用している。 WiSARDはインターネットを必要とせず、技術的でないユーザーやリソースに制限のある環境に最適である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-14T22:40:58Z)
• Combatting Human Trafficking in the Cyberspace: A Natural Language Processing-Based Methodology to Analyze the Language in Online Advertisements [55.2480439325792]
  このプロジェクトは、高度自然言語処理(NLP)技術により、オンラインC2Cマーケットプレースにおける人身売買の急激な問題に取り組む。 我々は、最小限の監督で擬似ラベル付きデータセットを生成する新しい手法を導入し、最先端のNLPモデルをトレーニングするための豊富なリソースとして機能する。 重要な貢献は、Integrated Gradientsを使った解釈可能性フレームワークの実装であり、法執行にとって重要な説明可能な洞察を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-22T02:45:01Z)
• Visual-Language Navigation Pretraining via Prompt-based Environmental Self-exploration [83.96729205383501]
  本稿では,言語埋め込みの高速適応を実現するために,プロンプトベースの学習を導入する。 我々のモデルは、VLNやREVERIEを含む多様な視覚言語ナビゲーションタスクに適応することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-08T11:01:24Z)
• Self-Imitation Learning by Planning [3.996275177789895]
  模擬学習(IL)により、熟練の知識を伝達することで、ロボットがスキルを素早く習得できます。 長期移動計画タスクでは、ILおよびRLメソッドのデプロイにおける課題は、大規模で広範囲に分散したデータの生成と収集方法である。 本研究では,現在の方針から訪問状態の計画により,実演データを自動収集する自己模倣学習(silp)を提案する。 SILPは、早期強化学習の段階で正常に訪問された状態がグラフ検索ベースのモーションプランナーの衝突のないノードであることに触発されます。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-25T13:28:38Z)

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。