Zusammenfassung des Forschungsarbeiten
Projektübersicht
Dieses Projekt zielt darauf ab, ein umfassendes System zum Zusammenfassen von Forschungsarbeiten zu entwickeln und die neuesten Fortschritte in AI und NLP zu kombinieren. Es umfasst zwei primäre Methoden:
- Abstractive Text Summarisierung : Diese Methode nutzt tiefe neuronale Netzwerke mit einem Encoder-Decoder- und Aufmerksamkeitsmechanismus und zielt darauf ab, prägnante, paraphrasierte Zusammenfassungen von Forschungsarbeiten zu erzeugen.
- Integration von LLMs und RAG-Technologie : Dieser Ansatz konzentriert sich auf die Erzeugung interaktiver Zusammenfassungen und das Ausbau wertvoller Einblicke aus Forschungsarbeiten.
Methodik
Abstrakote Textübersicht
- Ziel: Umschaffende Zusammenfassungen zu erstellen, die Kernideen von Forschungsarbeiten zusammenfassen.
- Techniken: Encoder-Decoder-Modell mit Aufmerksamkeitsmechanismus, Übertragungslernen.
Große Sprachmodelle und Lappentechnologie
- Ziel: Verwenden von LLMs für die interaktive Zusammenfassung.
- Prozess: Feinabstimmung Lamini LLM, Entwicklungswissengrafs mit NEO4J und Implementierung von RAG-Methodik.
Datenquelle
Die primären Datenquellen sind Forschungsarbeiten aus verschiedenen Bereichen, die sich auf ihre Einführung, Methodik und Schlussfolgerung konzentrieren.
Euen Einschränkungen
- Abhängigkeit von der Verfügbarkeit und Qualität von Forschungsdaten.
- Die vielfältige Natur der Forschungsarbeiten könnte den Zusammenfassungsprozess in Frage stellen.
- Ressourcenintensive Feinabstimmung von LLMs.
- Potenzielle unvorhergesehene Herausforderungen mit der Lag -Methodik.
? Abschluss
Unser Projekt versucht, eine abstraktive Textübersicht mit LLMs und Lag -Technologie zusammenzuführen, um einen einzigartigen Ansatz für die Ausarbeitung von Erkenntnissen aus Forschungsarbeiten zu entwickeln.
? Referenzen
- Wu Minghao et al. "Lamini-lm: Eine vielfältige Herde destillierter Modelle aus großflächigen Anweisungen." ARXIV Preprint Arxiv: 2304.14402 (2023).
- Lewis Patrick et al. "Abruf-generierte Generation für wissensintensive NLP-Aufgaben." Fortschritte in den neuronalen Informationsverarbeitungssystemen 33 (2020): 9459-9474.
- Nallapati Ramesh et al. "Abstraktive Textübersicht unter Verwendung von Sequenz-zu-Sequenz-RNNs und darüber hinaus." Arxiv Preprint Arxiv: 1602.06023 (2016).
Projektbeiträge: Smit Shah, Mayur Bhanushali, Indrajeet Roy
