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CTourLLM: Enhancing LLMs with Chinese Tourism Knowledge

Created by
  • Haebom

作者

Qikai Wei, Mingzhi Yang, Jinqiang Wang, Wenwei Mao, Jiabo Xu, Huansheng Ning

概要

本論文は中国文化観光分野に特化した大規模言語モデル(LLM)であるCTourLLMを提案します。既存のLLMの観光知識不足の問題を解決するために、観光知識データベース、旅行機データ、観光QAデータからなるCultourという新しいデータセットを構築し、これを利用してQwenベースのモデルを地図学習方式で微調整しました。 CTourLLMの性能評価のために、Relevance、Readability、Availability(RRA)という新しい評価基準を提示し、自動評価と人的評価の両方を行いました。実験の結果、CTourLLM は ChatGPT より BLEU-1 基準 1.21、Rouge-L 基準 1.54 向上した性能を示した。 Cultourデータセットは公開されています。

Takeaways、Limitations

Takeaways:
中国文化観光分野に特化した高品質LLMの開発・公開を通じて、観光関連サービスの向上に貢献。
新しいデータセットCultourを構築し、今後の研究に利用可能なリソースを提供します。
RRA評価基準の提示によるLLM性能評価の新しい指標の提示
ChatGPTと比較した性能向上による提案モデルの有効性検証
Limitations:
現在中国文化観光分野にのみ焦点を当てており、他分野への拡張性検討が必要。
RRA評価基準の客観性と一般化の可能性に関するさらなる研究の必要性
評価に使用されるデータセットの規模と多様性の追加レビューが必要です。
単にBLEUとROUGEスコアの向上にのみ焦点を当てた評価方式の制限。
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