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- On LLMs-Driven Synthetic Data Generation, Curation, and Evaluation: A Survey [26.7]
大規模言語モデル(LLM)は、合成データ生成による現実世界のデータ制限を軽減するために、データ中心のソリューションを提供する。 本稿では、合成データ生成の一般的なワークフローに基づく、関連する研究の組織を提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Jun 2024 07:47:09 GMT)
- 合成データ生成の汎用ワークフローに関するサーベイ
- A Survey on Compositional Learning of AI Models: Theoretical and Experimetnal Practices [15.9]
構成学習は人間の認知、特に人間の言語理解と視覚知覚において重要である。 インテリジェンスにおいて重要な役割を担っているにもかかわらず、体系的な理論的、実験的研究方法論が欠如している。 本稿では,AIモデルの構成学習に関する文献と,認知研究との関わりについて考察する。
論文 参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Jun 2024 03:46:21 GMT)
- Compositional learning（「mastering the ability to combine basic concepts and construct more intricate ones」）のサーベイ。
- SciEx: Benchmarking Large Language Models on Scientific Exams with Human Expert Grading and Automatic Grading [100.3]
LLM(Large Language Models)の一般的な用途は、科学的トピックに関するタスクを実行することである。 そこで本稿では,大学生のこのような課題に対する評価方法に着想を得たSciExを提案する。 我々は,新しいベンチマークを用いて,最先端のLLMの性能評価を行った。
論文 参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Jun 2024 21:52:21 GMT)
- 大学生のを対象とした試験のベンチマーク「SciEx is (1) multilingual, containing both English and German exams, and (2) multi-modal, containing questions that involve images, and (3) contains various types of freeform questions with different difficulty levels, due to the nature of university exams.」とのこと。意外なことに（？）GPT-4VよりもClaude Opusのほうが高いスコア。
- リポジトリはtuanh23/SciEx · Datasets at Hugging Face
- AgileCoder: Dynamic Collaborative Agents for Software Development based on Agile Methodology [5.2]
アジャイル方法論をフレームワークに統合するマルチエージェントシステムであるAgileCoderを提案する。 このシステムは、Product Manager、Developer、Testerといった特定のAMロールを異なるエージェントに割り当て、ユーザ入力に基づいて協調してソフトウェアを開発する。 また、動的コードグラフ生成(Dynamic Code Graph Generator)も導入しています。
論文 参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Jun 2024 17:57:48 GMT)
- コード生成においてAgentをAgile的に動かすことが効果的だったという報告。ほんまかいなと思う一方でソフトウエア開発プロセスの評価を定量的にできる可能性があり興味深い。
- プロジェクトサイトはGitHub – FSoft-AI4Code/AgileCoder: Dynamic Collaborative Agents for Software Development
- EWEK-QA: Enhanced Web and Efficient Knowledge Graph Retrieval for Citation-based Question Answering Systems [103.9]
引用ベースのQAシステムは2つの欠点に悩まされている。 彼らは通常、抽出された知識の源としてWebにのみ依存し、外部の知識ソースを追加することで、システムの効率を損なう。 システムに供給された知識の内容を充実させるため,Web と 効率的な知識グラフ (KG) 検索ソリューション (EWEK-QA) を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Jun 2024 19:40:38 GMT)
- WEB検索＋ナレッジグラフを用いたQA
- Webretriverの結果とナレッジグラフからのトリプルをLLMに入れて回答を求める形態だが、ナレッジグラフからの情報探索・取得でSentence BERTを活用、LLMを使っていないのも興味深い。そして性能はとても高い。
- Small Agent Can Also Rock! Empowering Small Language Models as Hallucination Detector [114.9]
幻覚検出は大規模言語モデル(LLM)にとって難しい課題である 本稿では,HluAgentと呼ばれる自律型LLMエージェントフレームワークを提案する。 HaluAgentでは、LLM、多機能ツールボックスを統合し、きめ細かい3段階検出フレームワークを設計する。
論文 参考訳（メタデータ） (Mon, 17 Jun 2024 07:30:05 GMT)
- 7B, 13Bと小型のLLMをfine tuneし優れた性能をもつハルシネーション検知エージェントの提案。複数のツール(検索エンジンやコード実行環境など)を使い分けるアプローチでfine tuning用データはGPT-4から得ている。
- （GPT-4だとライセンス上の問題があるが）Nemotronなどこのアプローチをとっても問題ないLLMが出てきており本手法は有望そうに思える。
- リポジトリはGitHub – RUCAIBox/HaluAgent