การสรุปรายงานการวิจัย: วิธีการแบบบูรณาการด้วยวิธีการเชิงนามธรรมและเทคโนโลยี RAG
ภาพรวมโครงการ
โครงการนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อพัฒนาระบบที่ครอบคลุมสำหรับการสรุปงานวิจัยรวมความก้าวหน้าล่าสุดใน AI และ NLP มันครอบคลุมสองวิธีหลัก:
- การสรุปข้อความแบบนามธรรม : การใช้เครือข่ายประสาทลึกด้วยกลไกการเข้ารหัสและความสนใจวิธีนี้มีจุดมุ่งหมายเพื่อสร้างบทสรุปที่กระชับและถอดความของงานวิจัย
- การบูรณาการของ LLMS และเทคโนโลยี RAG : การควบคุมความสามารถของแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ (LLMS) และ Generation-Augmented Retrieval-Augmented (RAG) วิธีการนี้มุ่งเน้นไปที่การผลิตบทสรุปแบบโต้ตอบและการแยกข้อมูลเชิงลึกที่มีค่าจากงานวิจัย
วิธีการ
การสรุปข้อความแบบนามธรรม
- เป้าหมาย: เพื่อสร้างบทสรุปถอดความความคิดหลักของงานวิจัย
- เทคนิค: โมเดลเครื่องเข้ารหัส-ตัวพิมพ์ใหญ่พร้อมกลไกความสนใจการถ่ายโอนการเรียนรู้
รูปแบบภาษาขนาดใหญ่และเทคโนโลยีผ้าขี้ริ้ว
- วัตถุประสงค์: เพื่อใช้ LLMs สำหรับการสรุปแบบโต้ตอบ
- กระบวนการ: การปรับแต่ง lamini llm การพัฒนากราฟความรู้ด้วย neo4j และการใช้วิธีการผ้าขี้ริ้ว
แหล่งข้อมูล
แหล่งข้อมูลหลักคือเอกสารการวิจัยจากสาขาต่าง ๆ โดยมุ่งเน้นไปที่การแนะนำวิธีการและข้อสรุป
ข้อ จำกัด
- การพึ่งพาความพร้อมใช้งานและคุณภาพของข้อมูลรายงานการวิจัย
- ลักษณะที่หลากหลายของงานวิจัยสามารถท้าทายกระบวนการสรุป
- การปรับแต่งทรัพยากรอย่างเข้มข้นของ LLMS
- ความท้าทายที่ไม่คาดฝันด้วยวิธีการผ้าขี้ริ้ว
- บทสรุป
โครงการของเราพยายามที่จะรวมการสรุปข้อความเชิงนามธรรมเข้ากับเทคโนโลยี LLMS และ RAG เพื่อพัฒนาวิธีการที่ไม่เหมือนใครสำหรับการสกัดข้อมูลเชิงลึกจากงานวิจัย
- การอ้างอิง
- Wu Minghao และคณะ "Lamini-LM: ฝูงนางแบบกลั่นที่หลากหลายจากคำแนะนำขนาดใหญ่" arxiv preprint arxiv: 2304.14402 (2023)
- Lewis Patrick และคณะ "รุ่นที่รอคอยการรอคอยสำหรับงาน NLP ที่ใช้ความรู้มาก" ความก้าวหน้าในระบบประมวลผลข้อมูลประสาท 33 (2020): 9459-9474
- Nallapati Ramesh และคณะ "การสรุปข้อความแบบนามธรรมโดยใช้ลำดับต่อลำดับ RNNs และอื่น ๆ " arxiv preprint arxiv: 1602.06023 (2016)
ผู้สนับสนุนโครงการ: Smit Shah, Mayur Bhanushali, Indrajeet Roy
