本レポートは、大規模言語モデルを高等教育機関でカスタマイズする方法について説明している。
大規模言語モデルは、汎用的な知識と推論能力を持つが、高等教育の専門分野では不十分な場合がある。そのため、カスタマイズが必要となる。
カスタマイズには3つの主な方法がある:
RAGは最も実用的な方法で、コースごとにカスタマイズされたチャットボットを簡単に構築できる。ただし、モデルの推論を実行するインフラストラクチャの確保が課題となる。
全体として、高等教育機関がカスタマイズされたチャットボットを構築するには、コストと複雑さのバランスを取ることが重要である。
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by Gerd Korteme... alle arxiv.org 09-12-2024
https://arxiv.org/pdf/2409.06717.pdfDomande più approfondite