データリポジトリとLLM勉強会
趣旨
データリポジトリを対象に、大規模言語モデルLLM（生成AI）をどのように活用するかを考える勉強会です。 LLM勉強会を参考に、気軽に情報交換できる場とし、実験的な試みやコードについても共有できるようにしたいと考えています。
データリポジトリにおける利活用をユースケースとし、以下のトピックなどについて議論する予定です。
1. タスクの効率化
- メタデータ作成の効率化
- データセット論文からのメタデータ自動生成
- メタデータの翻訳
- 関連論文の要約
- データセット利用方法の整理
2. 検索の高度化
- 自然言語文の直接入力による意味的な検索
- 自然言語文をクエリ言語（例：SPARQL）に変換
- 検索結果の整理や要約、複数DBを統合した検索結果表示
- ユーザのレベルに応じた検索結果生成
3. 利活用の円滑化
- LLM拡張用のメタデータの付与
- データセットのスキーマを反映したコード生成
- データセット分析・可視化のためのコード生成
勉強会
第2回勉強会（2024年3月1日） オンライン参加者16名
- LLMの基礎（北本） [松尾研LLM 大規模言語モデル講座 2023コンテンツ 公開ページ]
- RAGに関する実験の紹介（神谷）
- 研究データ検索におけるChatGPT活用検討（清水）
第1回勉強会（2024年1月26日） オンライン参加者20名
- 趣旨説明（NII 北本） [資料]
- 自己紹介／今後のテーマに関する議論
参加申込
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