Temel Kavramlar
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。
Özet
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。
İstatistikler
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。
Alıntılar
"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."