大規模言語モデルを使用してFAIRデータスペースを実現するために

Core Concepts

大規模言語モデル（LLMs）がFAIRデータスペースの採用を支援できる可能性を示す。

Abstract

概要:

データスペースは、Semantic Web技術を活用してFAIR原則を実現する。
LLMsはテキスト処理と知識生成方法の根本的な変化をもたらし、様々な応用分野で画期的な進展を遂げている。

タスクとLLMsのポテンシャル:

Rich metadataはFindabilityやInteroperabilityに特に有益である。
GPT-4などのLLMsは、プロンプトに基づいて新しいインスタンスを作成する際に役立つ。

研究アジェンダ:

LLMsがdataspacesでどのように利益をもたらすかに関する研究課題が提案されている。

Stats

FAIR Data Principles2は、データのFindability、Accessibility、Interoperability、Reusabilityをサポートすることを目指している。
LLMsはGPT-4やMixtral 8x7B3などが次のトークンを予測する自己回帰的な方法で最初に大規模かつ多様なデータセットで訓練される。

Quotes

"Generative AI, in the form of Large Language Models (LLMs), represents a fundamental shift in text processing and knowledge generation methodologies."
"In summary, we have shown that GPT-4 can help with some of the key tasks for preparing data for a FAIR exchange using dataspaces."

Key Insights Distilled From

Towards Enabling FAIR Dataspaces Using Large Language Models

by Benedikt T. ... at arxiv.org 03-26-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.15451.pdf

Deeper Inquiries

Interactive and Automated Systems:

LLMsが対話形式または自動化された背景サービスとして設計されるべきか？
LLMsを対話形式で使用する場合、ユーザーがコンテキストに基づいて追加の情報を提供し、質問をすることでより適切な結果を得ることが可能です。これにより、ユーザビリティが向上し、特定のタスクにおける柔軟性も増します。一方、自動化された背景サービスでは、事前に定義されたプロセスやルールに従って処理が行われます。この方法は効率的であり、大量のデータや繰り返しタスクに適しています。
どちらのアプローチが最適かは状況次第です。例えば、Gaia-X内のFederated Catalogueのようなデータ空間メタデータブローカーでは自動化システムが有用であります。逆に新規データ記述作成時など創造的思考や柔軟性が必要な場面では対話型システムの方が望ましいかもしれません。

Adaptation: Prompt Engineering and Fine-Tuning:

Prompt EngineeringとFine-Tuningの違いとそれぞれのコストや時間面での影響は何か？
Prompt Engineeringは特定出力を得るため具体的なプロンプト（提示文）を作成する手法です。通常、プロンプト内に関連情報や例示した出力結果も含まれます。一方Fine-Tuningは知識や目標出力フォーマットを直接LLMパラメーターにエンコードする手法です。
Prompt Engineeringは初期段階では追加費用は発生せず時間差しかありませんが推論中処理時間増加します。
Fine-Tuning では初期段階からリソース集約的な微調整工程実施しそして高度化させます
両者比較 コスト・時間・品質等 考慮すべき点

Integration of Knowledge and Correctness:

KGsとLLMs の統合重要だ 安全性信頼確保方法?
KGs(知識グラフ) LLMS (Large Language Models) 統合安全性確保重要
RAG(Retrieval Augmented Generation) KG ナレッジ埋め込み LLM 出力生成
Provenance 検証源部分 グラフ表示 可能
Dataspace参加者共同利益 微調整モデル活用
GPT-4 利用範囲 堅牢 性利点明確 化
Dataspace参加者 推測推奨 具体案件 選択肢 提供 応じて 対応策立案必要