arXiv collection: July 25, 2024

2024年7月25日 22:21

LLMmap: Fingerprinting For Large Language Models
1. この論文は、どのような未解決問題を解決するのが目的でしたか？:
この論文の目的は、異なる大規模言語モデル（LLM）を識別し、特徴付けるための効果的なクエリ戦略（LLMmap）を開発することでした。具体的には、異なるLLM間の差異を明確に示すことができるクエリを特定し、これを用いて各モデルの独特な振る舞いや特性を把握することを目指しています。
2. この論文は、どのようなデータを用いましたか？:
この論文では、異なるLLMに対する様々なプロンプト（クエリ）を用いて、それぞれのモデルがどのように反応するかを観察するデータを使用しました。これには、モデルの名前を尋ねるシンプルなクエリから、モデルの訓練プロセスやサイズに関するメタ情報を求めるクエリ、さらには意図的に誤った形式のクエリ（故意に誤ったプロンプトを含むクエリ）まで含まれています。
3. この論文で、どのような未解決問題が解決できましたか？:
この論文では、異なるLLMを効果的に識別するためのクエリ戦略の開発と最適化に成功しました。特に、モデル間の差異を最大化するクエリと、同一モデル内での出力の一貫性を保持するクエリを同時に満たすようなクエリの選定が可能となりました。これにより、異なる設定やプロンプト構成下でもLLMを正確に識別する手法が確立されました。
4. 将来取り組むべき未解決問題として、何が残されていますか？:
LLMの動的な変化や進化に対応するためのクエリ戦略の更新や適応が今後の課題として挙げられます。また、より多様なLLMに対しても同様に効果的なクエリ戦略を展開するための研究が必要です。さらに、LLMが提供する回答の解釈や分析を自動化する技術の開発も、効率的なLLM識別のためには重要です。
Entry ID:
http://arxiv.org/abs/2407.15847v2
Published:
July 24, 2024
Title:
LLMmap: Fingerprinting For Large Language Models
Authors:
Dario Pasquini, Evgenios M. Kornaropoulos, Giuseppe Ateniese

Recent Advances in Generative AI and Large Language Models: Current Status, Challenges, and Perspectives
1. この論文は、どのような未解決問題を解決するのが目的でしたか？:
論文の具体的なタイトルや詳細な内容についての記載がないため、特定の未解決問題について言及することはできません。ただし、一般的に言及されているトランスフォーマーモデルや自己注意機構、スパーストランスフォーマーなどに関連する問題、例えば長いシーケンスの効率的な処理や、計算資源の削減といった問題に取り組む可能性が高いです。
2. この論文は、どのようなデータを用いましたか？:
具体的なデータセットの記載がないため、詳細は不明です。しかし、言語モデル関連の研究であれば、一般的には大規模なテキストコーパスが使用されることが多いです。これには、ウェブテキスト、ニュース記事、書籍のコーパスなどが含まれる可能性があります。
3. この論文で、どのような未解決問題が解決できましたか？:
文脈からは、特定の未解決問題が解決されたかどうかを判断するのは困難です。ただし、トランスフォーマーモデルの改善や、長いシーケンスを効率的に扱うための新しいアプローチ（例：Longformer、Sparse Transformers）の提案がなされた可能性があります。
4. 将来取り組むべき未解決問題として、何が残されていますか？:
トランスフォーマーモデルのさらなる最適化、特に計算コストとメモリ使用量をさらに削減する方法、より長いシーケンスやより複雑なデータセットに対するスケーラビリティの向上、モデルの一般化能力の向上などが挙げられます。また、新しいアテンションメカニズムの開発や、異なるタイプのタスクにおけるモデルの適用性の拡大も重要な研究テーマです。
Entry ID:
http://arxiv.org/abs/2407.14962v2
Published:
July 23, 2024
Title:
Recent Advances in Generative AI and Large Language Models: Current Status, Challenges, and Perspectives
Authors:
Desta Haileselassie Hagos, Rick Battle, Danda B. Rawat

Chemical Reaction Extraction from Long Patent Documents
1. この論文は、どのような未解決問題を解決するのが目的でしたか？:
この論文の主な目的は、化学反応のテキストを正確に検出し、その始まりと終わりを特定することでした。特に、単一の化学反応を記述する連続する段落の範囲を検出することに焦点を当てています。これにより、単純な二値分類問題ではなく、反応のサブステップをキャプチャするためのスパン検出問題として定義されています。
2. この論文は、どのようなデータを用いましたか？:
この研究では、特許文書からの段落レベルのラベルシーケンスを含むコーパスを使用しています。訓練セットには120のファイルがあり、開発セットには30のファイルが含まれています。これらの文書は、化学反応を記述するキャラクタースパンの注釈が付けられており、IOB2タグ付けスキームに従っています。
3. この論文で、どのような未解決問題が解決できましたか？:
この論文では、化学反応のテキストスパンを正確に検出し、その構造を理解するための新しいアプローチを提案しました。BERTベースの埋め込みや、化学専門のBERTモデルを用いた実験を通じて、基本モデルの性能を向上させる方法を探求しました。また、化学名を特別なトークン[CHEM]に置き換えることで、モデルの一般化性能を向上させる試みも行われました。
4. 将来取り組むべき未解決問題として、何が残されていますか？:
この研究で使用されたモデルは、特定のドメインやデータセットに対しては改善されましたが、異なるドメインやより広範な化学文書に対する一般化性能にはまだ課題が残っています。また、反応の正確な終了境界を特定する際のエラーが依然として観察されており、これを解決するための更なる研究が必要です。さらに、化学反応のデータベースをより大きく、多くのドメインを包含する形で構築することも、今後の研究課題として挙げられます。
Entry ID:
http://arxiv.org/abs/2407.15124v2
Published:
July 23, 2024
Title:
Chemical Reaction Extraction from Long Patent Documents
Authors:
Aishwarya Jadhav, Ritam Dutt

SoftCVI: contrastive variational inference with self-generated soft labels
1. この論文は、どのような未解決問題を解決するのが目的でしたか？:
この論文の目的は、ベイズ推論アルゴリズムの検証において、シミュレーションベースのキャリブレーションを用いてアルゴリズムの正確性を評価する方法を提案することでした。具体的には、モデルの誤特定が結果に与える影響を理解し、それに対処する手法を開発することが挙げられます。
2. この論文は、どのようなデータを用いましたか？:
論文では、合成データセットを使用しています。これは、既知の分布から生成されたデータを利用し、モデルの性能を評価するために用いられることが一般的です。具体的なデータの種類や分布についての詳細は記載されていませんが、シミュレーション環境下でのテストが行われたと考えられます。
3. この論文で、どのような未解決問題が解決できましたか？:
この論文では、シミュレーションベースのキャリブレーションを通じて、ベイズ推論アルゴリズムが正確に機能するかどうかを検証する方法を提案しました。これにより、アルゴリズムがデータに基づいて正確な後方分布を推定できるかどうかを評価する手段を得ることができ、モデルの誤特定が推論結果に与える影響を評価できるようになりました。
4. 将来取り組むべき未解決問題として、何が残されていますか？:
将来的には、より複雑なデータ構造や現実世界のデータセットを用いた検証が必要です。また、異なる種類のモデル誤特定に対してアルゴリズムがどのように振る舞うかをさらに調査し、アルゴリズムのロバスト性を向上させるための手法の開発が求められます。さらに、計算コストを削減しつつ精度を保つための効率的なアプローチの開発も重要な課題です。
Entry ID:
http://arxiv.org/abs/2407.15687v1
Published:
July 22, 2024
Title:
SoftCVI: contrastive variational inference with self-generated soft labels
Authors:
Daniel Ward, Mark Beaumont, Matteo Fasiolo

Computer Audition: From Task-Specific Machine Learning to Foundation Models
1. この論文は、どのような未解決問題を解決するのが目的でしたか？:
この論文の主な目的は、音声データからの情報抽出と解釈に関連する問題、特にオーディオキャプショニングと質問応答のタスクに焦点を当てています。オーディオキャプショニングでは、音声信号の内容をテキストで記述する方法が探求され、質問応答では、自然言語で提示された質問に対して音声とともに回答を出力するシステムの開発が目指されています。
2. この論文は、どのようなデータを用いましたか？:
論文では、主にClothoとAudioCapsという二つのオーディオキャプショニングデータセットが使用されています。これらは、環境音声データセットに基づいてクラウドソーシングによりキャプションが生成されたものです。また、オーディオ質問応答のデータセットや、生成された音響入力と質問/回答ペアを含むデータも使用されています。
3. この論文で、どのような未解決問題が解決できましたか？:
この論文では、オーディオキャプショニングとオーディオ質問応答の領域で、言語能力に依存するタスクにおいて、ファンデーションモデルの利用が有効であることが示されました。特に、言語モデルの生成能力を利用して、より流暢で適切な応答を生成することが可能になることが示されています。
4. 将来取り組むべき未解決問題として、何が残されていますか？:
将来的には、オーディオキャプショニングにおいて、どのようにして最も適切なキャプションを生成するかという問題が残されています。また、オーディオシーンの詳細な記述や、複数の正しい出力が存在する場合の評価方法の改善も必要です。さらに、ゼロショット学習や少数ショット学習のような学習方法をさらに進化させることも重要な課題です。
Entry ID:
http://arxiv.org/abs/2407.15672v1
Published:
July 22, 2024
Title:
Computer Audition: From Task-Specific Machine Learning to Foundation Models
Authors:
Andreas Triantafyllopoulos, Iosif Tsangko, Alexander Gebhard, Annamaria Mesaros, Tuomas Virtanen, Björn Schuller

UF-HOBI at "Discharge Me!": A Hybrid Solution for Discharge Summary Generation Through Prompt-based Tuning of GatorTronGPT Models
1. この論文は、どのような未解決問題を解決するのが目的でしたか？:
この論文の目的は、臨床医療文書、特に退院サマリーの自動生成における課題を解決することです。具体的には、長い文書から重要な情報を効率的に抽出し、要約することで、医療従事者が患者の状態を迅速かつ正確に理解できるようにすることを目指しています。
2. この論文は、どのようなデータを用いましたか？:
この論文では、「Discharge Me!」チャレンジデータセットを使用しました。このデータセットには、患者の退院時のサマリーが含まれており、それぞれのサマリーは独自の「hadm_id」によって定義されています。また、各サマリーには少なくとも一つの放射線報告書が関連付けられています。
3. この論文で、どのような未解決問題が解決できましたか？:
この論文では、大規模言語モデルを用いた臨床要約の生成において、重要な臨床概念を抽出し、それを用いて「Brief Hospital Course」と「Discharge Instructions」のセクションを生成する方法を提案しました。これにより、長い文書からの情報過多の問題を緩和し、要約の質を向上させることができました。
4. 将来取り組むべき未解決問題として、何が残されていますか？:
未解決の問題として、生成された要約の臨床的正確性と包括性をさらに向上させることが挙げられます。また、異なる臨床環境や文化的背景における言語モデルの適応性を強化することも重要な課題です。さらに、モデルが生成するテキストの患者理解度を高めるための研究も必要です。
Entry ID:
http://arxiv.org/abs/2407.15359v1
Published:
July 22, 2024
Title:
UF-HOBI at "Discharge Me!": A Hybrid Solution for Discharge Summary Generation Through Prompt-based Tuning of GatorTronGPT Models
Authors:
Mengxian Lyu, Cheng Peng, Daniel Paredes, Ziyi Chen, Aokun Chen, Jiang Bian, Yonghui Wu

Mamba meets crack segmentation
1. この論文は、どのような未解決問題を解決するのが目的でしたか？:
この論文の主な目的は、深層学習を用いて鋼構造物上のクラックセグメンテーションを行うことにより、クラックの動的発展を効果的に監視し、評価する方法を提供することでした。具体的には、クラックの正確な検出とセグメンテーションを自動化することで、構造健全性評価の精度を向上させることが目標です。
2. この論文は、どのようなデータを用いましたか？:
論文では、鋼構造物の画像データを用いています。これには、クラックが存在する様々な鋼構造物の画像が含まれており、これらの画像を用いてクラックのセグメンテーションモデルの訓練と評価が行われました。
3. この論文で、どのような未解決問題が解決できましたか？:
この論文では、クラックの自動検出とセグメンテーションの精度を向上させることに成功しました。特に、深層学習モデルを用いた注意機構や境界ガイダンスモデルが導入され、クラックの正確な位置と形状を特定することが可能になり、従来の手法よりも詳細で正確な結果を提供することができました。
4. 将来取り組むべき未解決問題として、何が残されていますか？:
今後の課題としては、さらに異なる環境や条件下でのクラック検出の精度を向上させること、大規模なデータセットへの適用性の拡大、リアルタイムでのクラック検出と評価の実現などが挙げられます。また、異なる種類の構造物に対する適応性の向上も重要な研究テーマです。
Entry ID:
http://arxiv.org/abs/2407.15714v1
Published:
July 22, 2024
Title:
Mamba meets crack segmentation
Authors:
Zhili He, Yu-Hsing Wang

Can GPT-4 learn to analyze moves in research article abstracts?
1. この論文は、どのような未解決問題を解決するのが目的でしたか？:
この論文の目的は、研究論文の抄録におけるリトリカルムーブ（論理的な構造や目的を表す単位）を自動で注釈付けする方法を開発し、その精度を向上させることでした。従来、ムーブ分析は主観性や信頼性の問題、複数のコーダーが必要とされる時間のかかる作業が課題とされていましたが、GPT-4を用いた自動注釈がこれらの問題を解決する可能性があります。
2. この論文は、どのようなデータを用いましたか？:
この研究では、応用言語学の4つの主要なジャーナルから収集された180の抄録を含むコーパスを使用しました。これらの抄録は、2023年12月時点で最も新しい記事から抽出されており、言語学習、応用言語学、TESOL Quarterly、言語教育研究のジャーナルが含まれています。
3. この論文で、どのような未解決問題が解決できましたか？:
この研究は、GPT-4を用いて抄録のムーブを自動注釈付けする方法を開発し、特に8-shotプロンプトを使用した場合に、複数のムーブが1つの文に存在する場合の認識能力が向上したことを示しました。これにより、テキストの位置に関連するバイアスを減少させることができ、ムーブの自動分析の精度を向上させることができました。
4. 将来取り組むべき未解決問題として、何が残されていますか？:
研究では、モデルが特定のムーブを過剰に認識する傾向があることが指摘されており、特に背景情報が最初の文に位置する場合の誤認識が問題とされています。また、自動注釈付けプロセスにおいて、人間の専門家の介入が重要であることが示されているため、人間とAIの協働によるさらなる改善が必要です。
Entry ID:
http://arxiv.org/abs/2407.15612v1
Published:
July 22, 2024
Title:
Can GPT-4 learn to analyze moves in research article abstracts?
Authors:
Danni Yu, Marina Bondi, Ken Hylannd

A Multimodal Knowledge-enhanced Whole-slide Pathology Foundation Model
1. この論文は、どのような未解決問題を解決するのが目的でしたか？:
この論文の主な目的は、少数のトレーニングスライドでのスライド分類の精度を向上させることでした。特に、プロトタイピカルMI-FewShotという手法を用いて、サポートセットのスライドから選択されたトップKパッチを使用して各カテゴリのクラスプロトタイプを構築し、クエリスライドに対して最も類似したクラスプロトタイプに基づいてクラスラベルを割り当てることに焦点を当てています。
2. この論文は、どのようなデータを用いましたか？:
この論文では、複数のデータセット（CAMELYON, PANDA, UBC-OCEAN, BCNB-ER, BCNB-PR, BCNB-HER2）を使用して、マクロAUCを測定し、さまざまなk-shot設定での分類精度を評価しました。これらのデータセットは、異なる種類のがんの組織スライドを含んでおり、特に乳がんのプロゲステロン受容体（PR）やHER2の発現を予測するタスクに焦点を当てています。
3. この論文で、どのような未解決問題が解決できましたか？:
この論文は、少数のトレーニング例を用いた場合のスライド分類の精度を向上させることができました。特に、プロトタイピカルMI-FewShot手法を用いて、トップKパッチ投票によるクラスプロトタイプの類似性に基づいてクラスラベルを割り当てることで、視覚のみの手法（UNI）に対して性能が向上しています。
4. 将来取り組むべき未解決問題として、何が残されていますか？:
将来的には、さらに多様ながんタイプや他の疾患に対しても同様の手法を適用し、その有効性を検証する必要があります。また、より少ないデータで高い精度を達成するための新しいアルゴリズムやモデルの開発も重要な課題です。さらに、異なる病理学的特徴や生物マーカーを識別するための解析手法の改善も求められています。
Entry ID:
http://arxiv.org/abs/2407.15362v1
Published:
July 22, 2024
Title:
A Multimodal Knowledge-enhanced Whole-slide Pathology Foundation Model
Authors:
Yingxue Xu, Yihui Wang, Fengtao Zhou, Jiabo Ma, Shu Yang, Huangjing Lin, Xin Wang, Jiguang Wang, Li Liang, Anjia Han, Ronald Cheong Kin Chan, Hao Chen

HaloQuest: A Visual Hallucination Dataset for Advancing Multimodal Reasoning
1. この論文は、どのような未解決問題を解決するのが目的でしたか？:
この論文の主な目的は、ビジュアル質問応答（VQA）タスクにおいて、AIモデルが視覚的テキストデータを処理し解釈する能力を向上させることでした。特に、モデルが「ホールシネーション」（不適切な情報や存在しない要素に基づいた回答を生成する傾向）を最小限に抑えつつ、一般化能力を維持する方法を開発することが挑戦でした。
2. この論文は、どのようなデータを用いましたか？:
この研究では、実際の画像と合成画像の両方から収集されたデータを使用しました。これには、人間と大規模言語モデル（LLMs）が生成した質問回答ペアが含まれており、特にモデルが誤った前提や不十分な文脈に基づいて回答を生成する傾向を評価するためのものでした。
3. この論文で、どのような未解決問題が解決できましたか？:
この研究は、AIモデルがビジュアルデータに基づいて質問に答える際の精度を向上させることに成功しました。特に、Auto-Evalという評価システムを用いて、モデルの応答と正解とを比較し、その一致度を評価する方法が確立されました。これにより、モデルが生成する回答の質をより詳細に分析し、改善することが可能となりました。
4. 将来取り組むべき未解決問題として、何が残されていますか？:
今後の課題としては、さらに多様なデータセットを用いてモデルの一般化能力を試験すること、また、より複雑な質問に対しても正確に応答できるモデルを開発することが挙げられます。さらに、AIモデルが不確実性を適切に表現し、人間と同様に推論できるようにするための研究が必要です。
Entry ID:
http://arxiv.org/abs/2407.15680v1
Published:
July 22, 2024
Title:
HaloQuest: A Visual Hallucination Dataset for Advancing Multimodal Reasoning
Authors:
Zhecan Wang, Garrett Bingham, Adams Yu, Quoc Le, Thang Luong, Golnaz Ghiasi

MMInstruct: A High-Quality Multi-Modal Instruction Tuning Dataset with Extensive Diversity
1. この論文は、どのような未解決問題を解決するのが目的でしたか？:
この論文の主な目的は、画像に基づいて詳細なキャプション生成と、それに基づく指示データ生成の精度と一貫性を向上させることです。特に、画像からのリッチなセマンティック情報を利用して、指示生成の多様性を高め、ホールジネーション（誤った情報生成）問題を減少させることを目指しています。
2. この論文は、どのようなデータを用いましたか？:
この研究では、多様なソースから収集された161,000枚の高品質な画像を使用しています。これらの画像は、24の異なるドメインにまたがっており、オープンソースのデータセットからも選ばれています。画像の選定には、キーフレーズに基づくクローリングとk-Nearest Neighbors画像類似性検索が用いられ、重複を避けるために厳格なスクリーニングが行われています。
3. この論文で、どのような未解決問題が解決できましたか？:
この論文では、GPT-4Vを用いて画像に対する詳細なキャプションを生成し、それに基づいてGPT-3.5を使って指示データを生成する新しいアプローチを提案しました。これにより、画像の詳細な記述から正確で多様な指示データを生成することが可能となり、画像キャプションの精度と指示生成の一貫性が向上しました。
4. 将来取り組むべき未解決問題として、何が残されていますか？:
将来的には、言語、文化、個人の習慣などの要因による指示の多様性に更に対応する方法の開発、さらに複雑な推論や常識推論など、より高度な問題設定に対応する指示生成技術の向上が求められます。また、モデルが生成する回答の正確性をさらに高めるための研究も重要です。
Entry ID:
http://arxiv.org/abs/2407.15838v1
Published:
July 22, 2024
Title:
MMInstruct: A High-Quality Multi-Modal Instruction Tuning Dataset with Extensive Diversity
Authors:
Yangzhou Liu, Yue Cao, Zhangwei Gao, Weiyun Wang, Zhe Chen, Wenhai Wang, Hao Tian, Lewei Lu, Xizhou Zhu, Tong Lu, Yu Qiao, Jifeng Dai

Customized Retrieval Augmented Generation and Benchmarking for EDA Tool Documentation QA
1. この論文は、どのような未解決問題を解決するのが目的でしたか？:
この論文は、電子設計自動化（EDA）ツールのドキュメントに関する質問応答（QA）タスクにおいて、適切なドキュメントを効率的に検索し、関連する情報を抽出して回答を生成するという未解決問題を解決することを目的としています。特に、EDAツールに関連する質問に対して、既存の一般的な大規模言語モデル（LLM）を用いたアプローチでは、専門的な知識が不足しており、質問に対する正確な回答を生成することが困難であるという問題に対処しています。
2. この論文は、どのようなデータを用いましたか？:
この論文では、OpenROADプロジェクトのドキュメントから抽出された90の高品質な質問文書回答のトリプレットを含むQA評価データセット「ORD-QA」を使用しています。また、EDAツールの使用方法に関連する質問を集めたデータセットや、電子設計自動化に関する教科書を含むコーパスを利用して、言語モデルの事前学習およびファインチューニングを行っています。
3. この論文で、どのような未解決問題が解決できましたか？:
この論文では、特定のEDAツールのドキュメントに関する質問に対して、関連する文書を効果的に検索し、適切な回答を生成するためのカスタマイズされたRAG（Retrieval-Augmented Generation）フローを提案し、実装しました。これにより、専門的なEDA知識を持つテキスト埋め込みモデルと再ランカーモデルをファインチューニングすることで、検索性能が向上し、関連性の低い文書を効果的にフィルタリングする能力が強化されました。また、EDA専門の知識を持つチャットLLMを生成器としてファインチューニングし、質問に対する正確で有用な回答を生成する能力が向上しました。
4. 将来取り組むべき未解決問題として、何が残されていますか？:
この論文のアプローチでは、特定のEDAツールに最適化されたモデルを提案していますが、他のEDAツールや異なるタイプの技術的質問に対する適用性をさらに拡張する必要があります。また、生成された回答の品質をさらに向上させるための研究や、より多様なEDA関連の質問に対応するためのモデルの汎用性を高めるための研究が必要です。
Entry ID:
http://arxiv.org/abs/2407.15353v1
Published:
July 22, 2024
Title:
Customized Retrieval Augmented Generation and Benchmarking for EDA Tool Documentation QA
Authors:
Yuan Pu, Zhuolun He, Tairu Qiu, Haoyuan Wu, Bei Yu

RadioRAG: Factual Large Language Models for Enhanced Diagnostics in Radiology Using Dynamic Retrieval Augmented Generation
1. この論文は、どのような未解決問題を解決するのが目的でしたか？:
この論文の主な目的は、放射線診断における診断精度を向上させるために、大規模言語モデル（LLM）を用いた動的な検索強化生成（Dynamic Retrieval Augmented Generation）を利用することでした。具体的には、放射線学の問題に対して最も関連性の高い情報を効率的に抽出し、それを基に正確な診断支援を行うシステムの開発が目指されています。
2. この論文は、どのようなデータを用いましたか？:
この研究では、放射線学に関連する質問からキーフレーズを抽出し、それに基づいてwww.radiopaedia.orgから関連する記事を検索するためのデータセットを使用しています。さらに、これらの記事をトークンに分割し、ベクトルデータベースに保存しています。これらのデータを用いて、質問に対する文脈的に関連するテキスト断片を抽出し、LLMが最終的な回答を生成するための入力としています。
3. この論文で、どのような未解決問題が解決できましたか？:
この研究は、放射線学の質問に対して関連する科学記事から情報を動的に取得し、その情報を基にLLMが診断を支援するシステムを構築することに成功しました。これにより、放射線診断の精度を向上させるとともに、診断プロセスの効率化が図られることが期待されます。
4. 将来取り組むべき未解決問題として、何が残されていますか？:
将来的には、より多様な放射線学的症例に対応できるよう、モデルの汎用性と精度のさらなる向上が必要です。また、異なる言語や地域に基づいた医療データへの適応能力を高めること、そして実際の臨床環境でのシステムの有効性を評価するための臨床試験の実施も重要な課題です。
Entry ID:
http://arxiv.org/abs/2407.15621v1
Published:
July 22, 2024
Title:
RadioRAG: Factual Large Language Models for Enhanced Diagnostics in Radiology Using Dynamic Retrieval Augmented Generation
Authors:
Soroosh Tayebi Arasteh, Mahshad Lotfinia, Keno Bressem, Robert Siepmann, Dyke Ferber, Christiane Kuhl, Jakob Nikolas Kather, Sven Nebelung, Daniel Truhn

An Empirical Study of Retrieval Augmented Generation with Chain-of-Thought
1. この論文は、どのような未解決問題を解決するのが目的でしたか？:
この論文の主な目的は、複雑なデータセットにおける情報抽出と問題解決能力を向上させるための新しい手法、RAFT（Retrieval-Augmented Fine-Tuning）を開発し、評価することでした。特に、ノイズの多い情報や関連性の低い情報を効果的にフィルタリングし、問題に対する正確な理解と論理的な推論を行う能力をモデルに付与することが挑戦とされています。
2. この論文は、どのようなデータを用いましたか？:
この研究では、複数のデータセットが使用されました。具体的には、HotpotQA、PubMedQA、DuReader robustなどのオープンソースの質問応答データセットが利用されています。これらのデータセットは、多様な質問タイプ（ブリッジQA、比較QAなど）を含み、それぞれが異なる形式の回答（短答形式、長答形式）を要求しています。
3. この論文で、どのような未解決問題が解決できましたか？:
RAFTメソッドは、特に情報の抽出と複雑な問題推論の能力において、従来のベースライン手法よりも優れた性能を示しました。具体的には、不要な情報を排除しながら必要な情報を効果的に取り出し、それを基に論理的な推論を展開する能力が向上しました。これにより、モデルはノイズの多いデータセットにおいても、より高い精度で正解を導き出すことが可能となりました。
4. 将来取り組むべき未解決問題として、何が残されていますか？:
長答形式の質問応答（Long-form QA）の改善と、複数の言語におけるモデルの性能評価が挙げられます。特に、長い回答が必要な質問に対しては、情報の要約と統合の精度をさらに向上させる必要があります。また、異なる言語や文化的背景を持つデータセットに対するモデルの適応能力の向上も、今後の研究で重要な課題です。
Entry ID:
http://arxiv.org/abs/2407.15569v1
Published:
July 22, 2024
Title:
An Empirical Study of Retrieval Augmented Generation with Chain-of-Thought
Authors:
Yuetong Zhao, Hongyu Cao, Xianyu Zhao, Zhijian Ou

Intelligence Preschool Education System based on Multimodal Interaction Systems and AI
1. この論文は、どのような未解決問題を解決するのが目的でしたか？:
この論文の主な目的は、教育過程における人間とコンピュータの相互作用に関連する重要な要因を特定し、それらを抽出するためのユーザーフレンドリーな多モーダルインタラクションシステムを設計することです。特に、子供たちの感情、知識の保持、教師の感情、教授方法、環境温度などが教育過程にどのように影響を与えるかを理解することが挙げられます。
2. この論文は、どのようなデータを用いましたか？:
この研究では、感情認識に関連するデータを中心に使用しています。具体的には、顔認識技術を利用した感情データ、音声データからの感情抽出、およびビデオや画像からの感情認識データが用いられています。これには、カメラやマイクロフォンからのデータのほか、生理的データ（EEG、EDA、呼吸、皮膚温度、ECG、EMG、BVP、EOGなど）も含まれています。
3. この論文で、どのような未解決問題が解決できましたか？:
この研究は、教育過程における感情の役割を理解し、それをモデル化する方法を提供しました。特に、多モーダルインタラクションシステムを通じて、教育環境における感情の影響を抽出し、分析する枠組みを構築することに成功しました。これにより、教育の質を向上させるための具体的な指標や介入方法を提案することが可能になりました。
4. 将来取り組むべき未解決問題として、何が残されていますか？:
今後の課題としては、感情データの収集と処理の精度をさらに向上させること、さらに多様な教育環境や文化的背景におけるデータを取り入れること、そしてこれらのデータを基にした個別化された教育支援システムの開発が挙げられます。また、教育プロセスにおける他の影響要因（例えば、社会的相互作用や学習動機）との関連性についてのさらなる研究も必要です。
Entry ID:
http://arxiv.org/abs/2407.15326v1
Published:
July 22, 2024
Title:
Intelligence Preschool Education System based on Multimodal Interaction Systems and AI
Authors:
Long Xu

FAIR evaluation of ten widely used chemical datasets: Lessons learned and recommendations
1. この論文は、どのような未解決問題を解決するのが目的でしたか？:
この論文の主な目的は、化学データベースのアクセシビリティと再利用可能性を向上させることにあります。具体的には、化学データベースのFAIR原則（Findable, Accessible, Interoperable, Reusable）に基づいた評価と改善策を提案しています。
2. この論文は、どのようなデータを用いましたか？:
この論文では、複数の公開化学データベース（ChemView, T3DB, CosIng, FAIRsharing, PubChemなど）を対象にして、それぞれのデータベースがどの程度FAIR原則に準拠しているかを分析するためのデータを用いています。具体的には、各データベースのアクセス可能性、検索機能、ダウンロード可能なファイル形式、メタデータの標準化などが評価されました。
3. この論文で、どのような未解決問題が解決できましたか？:
この論文により、特定の化学データベースがFAIR原則にどの程度準拠しているかの具体的な評価が行われ、改善が必要な領域が明らかになりました。例えば、多くのデータベースでメタデータの機械可読性が不十分であることや、APIを通じたアクセス機能の不足が指摘されています。
4. 将来取り組むべき未解決問題として、何が残されていますか？:
将来的には、化学データベースのメタデータを標準化し、より機械可読な形式で提供すること、APIを通じたデータアクセス機能を強化すること、そしてデータの再利用に関するライセンス情報を明確にすることが挙げられます。これにより、データベースの利便性と透明性をさらに向上させることができるでしょう。
Entry ID:
http://arxiv.org/abs/2407.15591v1
Published:
July 22, 2024
Title:
FAIR evaluation of ten widely used chemical datasets: Lessons learned and recommendations
Authors:
Marcos Da Silveira, Oona Freudenthal, Louis Deladiennee

Molecular design for cardiac cell differentiation using a small dataset and decorated shape features
1. この論文は、どのような未解決問題を解決するのが目的でしたか？:
この論文の主な目的は、分子の形状記述と比較のための領域ベースの回転不変記述子を拡張することにより、分子の形状記述子の効果的な改善を図ることでした。特に、装飾された形状記述子が非装飾のものよりも化学情報を多く含んでおり、分子が細胞内タンパク質とどのように相互作用するかに関する重要な情報を提供する点に焦点を当てています。
2. この論文は、どのようなデータを用いましたか？:
この論文では、分子の3D形状を記述するための装飾された形状記述子を用いて、ロジスティック回帰モデルを訓練するための分子データセットを使用しました。具体的には、分子の形状に関連する様々な特徴（PC1, PC2など）を用いて、分子の生物学的活性や機能を予測しました。
3. この論文で、どのような未解決問題が解決できましたか？:
この研究により、装飾された形状記述子が分子の生物学的活性を予測する際に、非装飾の記述子よりも優れた予測性能を持つことが示されました。また、モデルの過学習を診断するための新たな手法として、ランダム感受性分析が有効であることが示されました。
4. 将来取り組むべき未解決問題として、何が残されていますか？:
未解決問題としては、装飾された形状記述子がどのように特徴表現を豊かにするかについての数学的定理の提供、分子の構造的柔軟性や動力学情報を形状記述子に組み込む方法の開発、さらにモデルの過学習を診断するためのより正確な数学的手法の開発が挙げられます。また、よりリスクを伴う分子設計戦略の探求も重要な課題です。
Entry ID:
http://arxiv.org/abs/2407.15322v1
Published:
July 22, 2024
Title:
Molecular design for cardiac cell differentiation using a small dataset and decorated shape features
Authors:
Fatemeh Etezadi, Shunichi Ito, Kosuke Yasui, Rodi Kado Abdalkader, Itsunari Minami, Motonari Uesugi, Ganesh Pandian Namasivayam, Haruko Nakano, Atsushi Nakano, Daniel M. Packwood

Imposter.AI: Adversarial Attacks with Hidden Intentions towards Aligned Large Language Models
1. この論文は、どのような未解決問題を解決するのが目的でしたか？:
この論文の主な目的は、悪意のある質問に対して、どのようにしてAIが安全かつ倫理的に応答できるかという問題を解決することでした。特に、AIが不適切な行動や情報を促進または誘導する可能性を低減する方法に焦点を当てています。
2. この論文は、どのようなデータを用いましたか？:
この論文では、GPT-4などの言語モデルを用いた応答データを基に、様々な技術を適用し評価を行っています。具体的なデータとしては、悪意のある質問とそれに対するAIの応答のペアが用いられており、これに基づいて有害性や実行可能性の評価が行われています。
3. この論文で、どのような未解決問題が解決できましたか？:
この論文では、AIによる応答生成時の有害性と実行可能性を減少させるための技術、例えば「Perspective Change」と「Intent Reversion」などが有効であると示されました。これにより、AIが不適切な応答をするリスクを減らすことができると評価されています。
4. 将来取り組むべき未解決問題として、何が残されていますか？:
将来的には、より多様なシナリオや複雑な質問に対しても、AIが安全かつ倫理的に応答できるような技術の開発が求められます。また、新たなAIモデルやアルゴリズムの進化に伴い、これらの技術を常に更新し続ける必要があります。さらに、実世界での応用においても、その効果を検証し、改善を続けることが重要です。
Entry ID:
http://arxiv.org/abs/2407.15399v1
Published:
July 22, 2024
Title:
Imposter.AI: Adversarial Attacks with Hidden Intentions towards Aligned Large Language Models
Authors:
Xiao Liu, Liangzhi Li, Tong Xiang, Fuying Ye, Lu Wei, Wangyue Li, Noa Garcia

ALLaM: Large Language Models for Arabic and English
1. この論文は、どのような未解決問題を解決するのが目的でしたか？:
この論文は、アラビア語を含む多言語モデルでの言語展開と前訓練の改善を目的としていました。特に、既存の言語モデルがアラビア語を含む他の言語で効果的に機能しない問題に対処し、言語固有のトークナイザーの統合と拡張された語彙の学習を通じて、モデルの多言語能力を強化することを目指していました。
2. この論文は、どのようなデータを用いましたか？:
論文では、アラビア語と英語の混在データを含む、ウェブデータ、書籍、ニュース記事、コードなどの高品質なソースから成る多様なデータセットを使用しました。これにより、言語モデルが実世界の様々な文脈での言語の使用を学習できるように設計されています。
3. この論文で、どのような未解決問題が解決できましたか？:
この論文は、アラビア語のトークナイゼーションの問題を改善し、言語モデルがアラビア語を含む複数の言語に対応できるようにするためのアプローチを提案しました。具体的には、言語固有のトークナイザーの開発と統合、そして新しいトークンの語彙への追加とその埋め込み表現の学習が行われました。
4. 将来取り組むべき未解決問題として、何が残されていますか？:
将来的には、他の言語でのトークナイゼーションの効率と正確性をさらに向上させること、さらに多言語データを活用した学習の最適化、文化的または地域的なニュアンスを捉える能力の向上が課題として挙げられます。また、言語モデルの公平性と倫理的な使用に関する継続的な研究も必要です。
Entry ID:
http://arxiv.org/abs/2407.15390v1
Published:
July 22, 2024
Title:
ALLaM: Large Language Models for Arabic and English
Authors:
M Saiful Bari, Yazeed Alnumay, Norah A. Alzahrani, Nouf M. Alotaibi, Hisham A. Alyahya, Sultan AlRashed, Faisal A. Mirza, Shaykhah Z. Alsubaie, Hassan A. Alahmed, Ghadah Alabduljabbar, Raghad Alkhathran, Yousef Almushayqih, Raneem Alnajim, Salman Alsubaihi, Maryam Al Mansour, Majed Alrubaian, Ali Alammari, Zaki Alawami, Abdulmohsen Al-Thubaity, Ahmed Abdelali, Jeril Kuriakose, Abdalghani Abujabal, Nora Al-Twairesh, Areeb Alowisheq, Haidar Khan

Language models are robotic planners: reframing plans as goal refinement graphs
1. この論文は、どのような未解決問題を解決するのが目的でしたか？:
この論文の目的は、大言語モデル（LLM）がロボット計画を生成する際に、特定のサブゴール（例えば「オブジェクトを見つける」など）が欠けている問題を解決することです。LLMが生成する改善グラフにおいて、特定のサブゴールが欠けることにより、タスクの実行が不完全になる可能性があります。この問題を解決するために、異なるリファインメントや評価指標の更新を通じて、サブゴールの有無に対応する改善グラフを生成する方法を提案しています。
2. この論文は、どのようなデータを用いましたか？:
この論文では、Huang et al.によって提供されたデータセットを使用しています。このデータセットには、ロボット計画に関連する様々なタスクのプログラムが含まれており、それをもとにLLMの性能を評価しています。また、VirtualHomeシミュレーターを使用して、環境が物理的な家の模倣であることを考慮しつつ、プログラムの実行可能性も評価しています。
3. この論文で、どのような未解決問題が解決できましたか？:
この論文では、LLMが生成する改善グラフにおいて一部のサブゴールが欠ける問題に対処し、異なるORリファインメントを用いることでサブゴールの有無に対応した改善グラフを生成する方法を提案しました。これにより、特定のタスクに対するプログラムの正確性が向上し、最大正規化LCSを選択する新しい評価指標を導入することで、より適切なプログラム評価が可能になりました。
4. 将来取り組むべき未解決問題として、何が残されていますか？:
将来的には、他のロボット計画データセットにも同様の目標モデリング技術を適用し、より広範なタスクや環境におけるLLMの性能を検証する必要があります。また、外部の妥当性に関する脅威を解消し、研究結果がより多くのプログラムやデータセットに一般化できるようにするための追加的な研究が必要です。
Entry ID:
http://arxiv.org/abs/2407.15677v1
Published:
July 22, 2024
Title:
Language models are robotic planners: reframing plans as goal refinement graphs
Authors:
Ateeq Sharfuddin, Travis Breaux

AI-Driven Fast and Early Detection of IoT Botnet Threats: A Comprehensive Network Traffic Analysis Approach
1. この論文は、どのような未解決問題を解決するのが目的でしたか？:
この論文は、IoTデバイスに対するボットネット攻撃の早期検出と防止を目的としています。特に、攻撃が発生する前の段階、つまりスキャンや感染の段階での通信を検出し、ボットネットが攻撃段階に至る前に中断することを目指しています。さらに、コマンドアンドコントロール（C2）通信の検出により、ボットネットに感染したIoTデバイスを特定し、攻撃が実行される前に対処することを目標としています。
2. この論文は、どのようなデータを用いましたか？:
この研究では、Aposemat IoT-23データセットを使用しました。これはチェコ共和国のCTU大学のStratosphere Laboratoryが提供するデータセットで、実際のマルウェア感染と無害なトラフィックの23のシナリオが含まれています。このデータセットは非常に大きいため、全てを分析することはできず、各シナリオから代表的なサンプルを選択して、ボットマルウェアと活動の多様性を捉えました。
3. この論文で、どのような未解決問題が解決できましたか？:
この研究は、パケットベースの方法を通じてC2通信を100%の成功率で特定することができ、フローベースのアプローチを通じて94%の成功率を達成しました。これにより、IoTデバイスがボットネットに感染しているかどうかを早期に検出し、攻撃が行われる前に介入することが可能になりました。
4. 将来取り組むべき未解決問題として、何が残されていますか？:
未解決の問題としては、ハートビートトラフィックの検出が挙げられます。この研究ではハートビートトラフィックの検出率が76%と最も低く、このタイプのトラフィックをより効果的に検出する方法を見つける必要があります。また、検出遅延をさらに短縮し、リアルタイムに近い検出を実現するための研究も引き続き必要です。
Entry ID:
http://arxiv.org/abs/2407.15688v1
Published:
July 22, 2024
Title:
AI-Driven Fast and Early Detection of IoT Botnet Threats: A Comprehensive Network Traffic Analysis Approach
Authors:
Abdelaziz Amara korba, Aleddine Diaf, Yacine Ghamri-Doudane

Extracting Structured Insights from Financial News: An Augmented LLM Driven Approach
1. この論文は、どのような未解決問題を解決するのが目的でしたか？:
この論文の目的は、金融ニュース記事からの構造化されたデータの抽出と、特に会社名とティッカーシンボルのマッピングに関連する課題を解決することでした。具体的には、大規模言語モデル（LLM）を用いて、記事から関連するティッカーシンボルを正確に抽出し、その情報を構造化することに焦点を当てています。
2. この論文は、どのようなデータを用いましたか？:
この研究では、Google Newsから取得したライブのニュースフィードを用いて、金融ニュース記事を収集しました。また、会社名とティッカーシンボルのマッピングを検証するために、APIエンドポイントを通じてアクセス可能な会社名とティッカーシンボルのデータベースも使用しています。
3. この論文で、どのような未解決問題が解決できましたか？:
この研究は、LLMを用いて金融ニュースからティッカーシンボルを正確に抽出し、それを構造化する方法を開発しました。また、ティッカーシンボルの検証プロセスを通じて、抽出された情報の正確性を保証する手法も確立しました。これにより、金融ニュースの自動タグ付けとセンチメント分析が可能になり、ユーザーにとってより有用な情報を提供できるようになりました。
4. 将来取り組むべき未解決問題として、何が残されていますか？:
記事で言及されている会社が親会社名と異なる場合（例：GoogleとAlphabet）のマッピングの精度向上、さらに、LLMが生成するティッカーシンボルの誤りを減らすための技術の改善が必要です。また、より少なく知られた会社や、新興市場の会社のティッカーシンボルを正確にマッピングする方法の開発も重要な課題です。これらの問題に対処することで、システムの全体的な精度と有用性がさらに向上します。
Entry ID:
http://arxiv.org/abs/2407.15788v1
Published:
July 22, 2024
Title:
Extracting Structured Insights from Financial News: An Augmented LLM Driven Approach
Authors:
Rian Dolphin, Joe Dursun, Jonathan Chow, Jarrett Blankenship, Katie Adams, Quinton Pike

MAVEN-Fact: A Large-scale Event Factuality Detection Dataset
1. この論文は、どのような未解決問題を解決するのが目的でしたか？:
この論文は、イベントの事実性検出と支持証拠予測の精度を向上させることを目的としています。具体的には、事実性検出において、イベントが確実に起こったか、起こり得るか、または起こらなかったかを正確に分類する問題、そして支持証拠予測において、イベントの事実性を支持する証拠を正確に識別する問題に取り組んでいます。
2. この論文は、どのようなデータを用いましたか？:
この論文では、MAVEN-FACTデータセットを使用しています。このデータセットは、事実性ラベル付けと支持証拠の識別が可能なイベントに関連する文を含んでおり、事実性検出と支持証拠予測のタスクに適しています。
3. この論文で、どのような未解決問題が解決できましたか？:
この論文では、イベントの事実性をより正確に検出するためのアプローチとして、イベント関係とイベント引数を用いた新しい手法を提案し、事実性検出の精度を向上させることができました。また、支持証拠の予測においても、事実性に関連する単語を識別することで、より精度の高い結果を得ることが可能になりました。
4. 将来取り組むべき未解決問題として、何が残されていますか？:
将来的には、イベントの事実性検出におけるさらなる精度向上が求められます。特に、異なるタイプのイベントや文脈においても高い精度を保持するための手法の開発が必要です。また、支持証拠の予測においても、文脈的なニュアンスをより深く理解し、正確な証拠を抽出するための技術の向上が望まれます。
Entry ID:
http://arxiv.org/abs/2407.15352v1
Published:
July 22, 2024
Title:
MAVEN-Fact: A Large-scale Event Factuality Detection Dataset
Authors:
Chunyang Li, Hao Peng, Xiaozhi Wang, Yunjia Qi, Lei Hou, Bin Xu, Juanzi Li

MoRSE: Bridging the Gap in Cybersecurity Expertise with Retrieval Augmented Generation
1. この論文は、どのような未解決問題を解決するのが目的でしたか？:
この論文は、サイバーセキュリティにおける複雑な問題を解決するための効果的な情報検索と生成を行うためのシステム、MoRSEの開発を目的としています。特に、構造化されていないデータからの情報検索と、複数の情報源からの情報を統合して意味のある回答を生成することが主な課題とされています。
2. この論文は、どのようなデータを用いましたか？:
この論文では、サイバーセキュリティ関連のデータベース、学術論文、ウェブサイト、ブログ、そしてMetasploitやExploitDBなどのコードスニペットを含む複数のデータソースからのデータを用いています。これらのデータは、構造化されたものと非構造化されたものの両方が含まれています。
3. この論文で、どのような未解決問題が解決できましたか？:
この論文では、複雑なマルチホップのクエリへの対応や、技術的な複雑さを持つCVE（Common Vulnerabilities and Exposures）やCWE（Common Weakness Enumerations）に関連するクエリを効果的に処理する能力を持つ、MoRSEシステムの開発により、情報の検索と生成の精度を向上させることができました。
4. 将来取り組むべき未解決問題として、何が残されていますか？:
未解決の問題としては、さらに高度なクエリに対応するためのシステムの拡張、特に構造化されていないデータからの情報抽出の精度を向上させる技術の開発、そして異なるデータソースからの情報の統合方法の改善が挙げられます。また、リアルタイムでの応答能力の向上や、より広範なサイバーセキュリティタスクに対応するための適応性の強化も重要な課題です。
Entry ID:
http://arxiv.org/abs/2407.15748v1
Published:
July 22, 2024
Title:
MoRSE: Bridging the Gap in Cybersecurity Expertise with Retrieval Augmented Generation
Authors:
Marco Simoni, Andrea Saracino, Vinod P., Mauro Conti

Subthalamic Nucleus segmentation in high-field Magnetic Resonance data. Is space normalization by template co-registration necessary?
1. この論文は、どのような未解決問題を解決するのが目的でしたか？:
この論文の目的は、脳の特定の構造体の自動セグメンテーションを改善することであり、特に深部脳刺激手術における標的構造の正確な局在化を実現することが挙げられます。自動セグメンテーションの精度を向上させることで、手術の計画と実行の効率を高めることが狙いです。
2. この論文は、どのようなデータを用いましたか？:
この研究では、MRI画像データセットを使用しました。具体的には、T1強調画像とT2強調画像を入力として使用し、これらの画像から脳の構造体をセグメンテーションするためのデータセットを構築しています。
3. この論文で、どのような未解決問題が解決できましたか？:
この研究では、複数の前処理手法とデータ拡張技術を組み合わせることで、セグメンテーションの精度を向上させる方法を提案しました。特に、異なるデータセットからの画像の形状を標準化し、セグメンテーションネットワークへの入力前に一貫した形状にすることで、モデルの一般化能力を高めることができました。
4. 将来取り組むべき未解決問題として、何が残されていますか？:
未解決問題としては、セグメンテーションの精度をさらに向上させることや、異なる解像度や画質のデータセットに対するロバスト性を高めることが挙げられます。また、セグメンテーション後の画像を元の画像空間に戻す際の変形やジャギー効果を低減する技術の開発も重要です。これにより、より正確な医療画像の解析が可能になります。
Entry ID:
http://arxiv.org/abs/2407.15485v1
Published:
July 22, 2024
Title:
Subthalamic Nucleus segmentation in high-field Magnetic Resonance data. Is space normalization by template co-registration necessary?
Authors:
Tomás Lima, Igor Varga, Eduard Bakštein, Daniel Novák, Victor Alves

Decoding BACnet Packets: A Large Language Model Approach for Packet Interpretation
1. この論文は、どのような未解決問題を解決するのが目的でしたか？:
この論文の目的は、ネットワークパケットから関連情報を抽出するためのパケットデータ要約の生成方法を提案することです。具体的には、既存のコンテキスト検索技術とマッピングベースのコンテキスト検索を組み合わせることで、包括的な要約を生成するRetrieval-Augmented Generation (RAG) アプローチを提案し、SOCオペレーターが迅速にパケットデータを理解し、新しいアナリストのトレーニングを支援し、非技術的なステークホルダーに明確な説明を提供することを目指しています。
2. この論文は、どのようなデータを用いましたか？:
評価のために、19個のBACnetパケットとIDS（侵入検知システム）アラートを含むデータを使用しました。これらのデータは将来の評価でIDS情報が要約に組み込まれる際に使用される可能性があります。
3. この論文で、どのような未解決問題が解決できましたか？:
提案されたRAGベースの要約生成システムは、従来の方法に比べて情報提供の正確性を維持しつつ、要約の情報性を向上させることに成功しました。具体的には、コンテキスト抽出の改善と正確なパケット意図の情報提供を組み合わせることで、他の解決策と比較してより優れた情報性を持つ要約を生成することができました。
4. 将来取り組むべき未解決問題として、何が残されていますか？:
将来的には、大量のパケットを含むパケットファイルを扱う際の制限や、より焦点を絞ったコンテキストを抽出する方法の改善に取り組む必要があります。また、BACnetパケット以外のICSネットワークへのソリューションの拡張、侵入検知システム（IDS）アラートなどの追加情報の組み込み、評価データの改善も計画されています。
Entry ID:
http://arxiv.org/abs/2407.15428v1
Published:
July 22, 2024
Title:
Decoding BACnet Packets: A Large Language Model Approach for Packet Interpretation
Authors:
Rashi Sharma, Hiroyuki Okada, Tatsumi Oba, Karthikk Subramanian, Naoto Yanai, Sugiri Pranata

AutoAD-Zero: A Training-Free Framework for Zero-Shot Audio Description
1. この論文は、どのような未解決問題を解決するのが目的でしたか？:
この論文の主な目的は、トレーニングフリーでゼロショットのオーディオ記述を生成する新しいフレームワーク、AutoAD-Zeroを提案することにあります。具体的には、映画やテレビ番組のビデオからキャラクターの情報を視覚的にプロンプトし、その情報を用いて精度の高いオーディオ記述を生成する方法を開発することを目指しています。
2. この論文は、どのようなデータを用いましたか？:
この論文では、映画やテレビシリーズのキーフレームキャラクターアノテーションが含まれるMovieNetデータベースの4MAD-Eval映画を使用しました。また、キャラクターの視覚的プロンプトには、色付きの円を用いてキャラクターの予測を行い、それをビデオ説明モデルに入力することで、オーディオ記述の精度を向上させています。
3. この論文で、どのような未解決問題が解決できましたか？:
この論文により、トレーニングなしで、ビデオから直接キャラクターを識別し、その情報を基に正確なオーディオ記述を生成することが可能になりました。特に、AutoAD-Zeroは従来のAutoAD-IIモデルよりも高いIoU、精度、リコールを達成し、キャラクター認識の精度と信頼性が向上しました。
4. 将来取り組むべき未解決問題として、何が残されていますか？:
今後の課題としては、視覚的およびテキストのプロンプトのデザインを最適化すること、エラーの累積を防ぐために各ステージ間での情報の連携を改善すること、さらに詳細なコンテキストを二段階目のモデルに提供することが挙げられます。これにより、さらに精度の高いオーディオ記述の生成が期待されます。
Entry ID:
http://arxiv.org/abs/2407.15850v1
Published:
July 22, 2024
Title:
AutoAD-Zero: A Training-Free Framework for Zero-Shot Audio Description
Authors:
Junyu Xie, Tengda Han, Max Bain, Arsha Nagrani, Gül Varol, Weidi Xie, Andrew Zisserman

A Life-long Learning Intrusion Detection System for 6G-Enabled IoV
1. この論文は、どのような未解決問題を解決するのが目的でしたか？:
この論文は、6G技術を導入したインターネット・オブ・ビークルズ（IoV）において、新たに出現するサイバー脅威に対応するための適応型侵入検知システム（IDS）を開発することを目的としています。特に、連続的に進化するデータストリームからのインクリメンタル学習の問題、いわゆる「カタストロフィック・フォーゲッティング」に対処し、新しい攻撃パターンを学習しながら以前に学習した知識を保持する能力を持つシステムの開発が目標です。
2. この論文は、どのようなデータを用いましたか？:
論文では、実際の5Gネットワークトラフィックのトレースを含む5G-NIDDデータセットを使用しています。このデータセットは、実世界の条件をできるだけ正確に模倣するために、最初は単一の攻撃タイプと良性トラフィックが混在するデータセットでモデルを訓練し、その後、さまざまな攻撃タイプのサンプルを順次導入しています。
3. この論文で、どのような未解決問題が解決できましたか？:
この研究により、新しいサイバー攻撃パターンを学習しながら以前に遭遇した攻撃の知識を効果的に保持する能力を持つ侵入検知システムが開発されました。また、フェデレーテッドラーニングとクラスインクリメンタルラーニングを組み合わせることで、分散されたIoVの環境に適した、プライバシーを保護しながらの訓練が可能なシステムの提案がなされ、高い精度と低い偽陽性率を維持することが実証されました。
4. 将来取り組むべき未解決問題として、何が残されていますか？:
論文では、連続的に進化するサイバー脅威の環境において、システムの適応性をさらに向上させることが挙げられています。具体的には、新しい種類の攻撃やデータパターンの変化に迅速に対応できるよう、学習アルゴリズムの改良や、新しい攻撃検出技術の開発が必要です。また、さらなるプライバシー保護の強化や、システムのスケーラビリティと効率性の向上も重要な課題とされています。
Entry ID:
http://arxiv.org/abs/2407.15700v1
Published:
July 22, 2024
Title:
A Life-long Learning Intrusion Detection System for 6G-Enabled IoV
Authors:
Abdelaziz Amara korba, Souad Sebaa, Malik Mabrouki, Yacine Ghamri-Doudane, Karima Benatchba

Evaluation of Reinforcement Learning for Autonomous Penetration Testing using A3C, Q-learning and DQN
1. この論文は、どのような未解決問題を解決するのが目的でしたか？:
この論文の主な目的は、自動化された侵入テスト（ペネトレーションテスト）において、A3C（Asynchronous Advantage Actor-Critic）、Q-learning、DQN（Deep Q-Network）といった強化学習手法を適用し、その効果を評価することでした。特に、A3Cを自動化された侵入テストに適用することは、これが初めての試みの一つであるとされています。
2. この論文は、どのようなデータを用いましたか？:
論文では、異なるシナリオのペネトレーションテストを模擬するために、複数の環境（シナリオA、B、C）を用意し、それぞれに対して24の異なるパーミュテーション（環境の変化）を生成して使用しました。これにより、学習アルゴリズムが一つの環境に過剰適合するのを防ぎ、より現実的なテスト環境を提供しています。
3. この論文で、どのような未解決問題が解決できましたか？:
この研究では、A3CがQ-learningよりも優れた結果を示し、すべての24のパーミュテーションを解決する能力があることが示されました。これにより、A3Cが自動化された侵入テストにおいて有効であることが示され、強化学習が侵入テストの自動化において有望なアプローチであることが確認されました。
4. 将来取り組むべき未解決問題として、何が残されていますか？:
DQNは二つの環境を同時に訓練する際に失敗し、その性能が不十分であることが示されました。したがって、DQNや他の強化学習モデルをさらに発展させ、複数の環境にまたがる一般化能力を向上させることが今後の課題です。また、より現実的なネットワークシナリオでの実装や、さまざまな攻撃手法に対する耐性を評価することも重要な課題とされています。
Entry ID:
http://arxiv.org/abs/2407.15656v1
Published:
July 22, 2024
Title:
Evaluation of Reinforcement Learning for Autonomous Penetration Testing using A3C, Q-learning and DQN
Authors:
Norman Becker, Daniel Reti, Evridiki V. Ntagiou, Marcus Wallum, Hans D. Schotten

Weak-to-Strong Compositional Learning from Generative Models for Language-based Object Detection
1. この論文は、どのような未解決問題を解決するのが目的でしたか？:
この論文の目的は、言語に基づくオブジェクト検出器が複雑なクエリを含むシナリオで正確に対象物を識別し、位置を特定する能力を向上させることにあります。特に、テキスト記述に基づいて視覚的実体を識別する際に、主語と非主語の実体を区別すること、および言語ベースのオブジェクト検出器が合成画像に過剰適合することによるパフォーマンスの低下を防ぐことが目的です。
2. この論文は、どのようなデータを用いましたか？:
この論文では、合成データセットとObjects365オブジェクト検出データセットを使用しています。合成データセットは、大規模言語モデルとテキストから画像への拡散モデルを用いて生成されたもので、詳細なオブジェクトの記述とそれに対応する画像が含まれています。
3. この論文で、どのような未解決問題が解決できましたか？:
この論文では、言語クエリ内の構造的役割に基づいて同一の名詞句を区別するモデルの学習方法を導入することで、複雑なクエリを含むシナリオでのパフォーマンスを大幅に向上させました。また、視覚バックボーンを凍結することで、モデルが合成画像の分布に過剰適合するのを防ぎ、実際の画像に対するパフォーマンスの低下を防ぐ方法も提案しました。
4. 将来取り組むべき未解決問題として、何が残されていますか？:
合成データと実データ間のドメインギャップを完全に克服すること、さらに複雑で多様なシナリオにおけるオブジェクト検出の精度を向上させることが挙げられます。また、様々な言語表現や否定形式など、言語の多様性をさらに理解し、取り入れることも重要な課題です。
Entry ID:
http://arxiv.org/abs/2407.15296v1
Published:
July 21, 2024
Title:
Weak-to-Strong Compositional Learning from Generative Models for Language-based Object Detection
Authors:
Kwanyong Park, Kuniaki Saito, Donghyun Kim

Secure Web Objects: Building Blocks for Metaverse Interoperability and Decentralization
1. この論文は、どのような未解決問題を解決するのが目的でしたか？:
この論文の目的は、メタバースやその他の協調的でローカルファーストなアプリケーションにおいて、セキュリティを強化し、複雑さや中央集権性、非効率性を減少させるためのデータ中心的なアプローチを通じてWebの進化を支援することにあります。具体的には、アプリケーション定義の名前付きおよび署名されたオブジェクト（SWO）を使用して、コンテナーや通信チャネルに依存しないセキュリティを実現することを目指しています。
2. この論文は、どのようなデータを用いましたか？:
この論文では、具体的なデータの種類について詳細な記述はありませんが、3Dコンテンツオブジェクトの交換、物理世界とのコンテキスト認識の統合、その他メタバース関連のサービスなど、メタバースアプリケーションに関連するデータを取り扱っていると考えられます。
3. この論文で、どのような未解決問題が解決できましたか？:
この論文では、データ中心のネットワーキング研究から得られた結果を活用して、アプリケーション間の相互運用性を強化し、中央集権的なアイデンティティやストレージ、その他のミドルウェアサービスに依存しない安全なデータ交換のための新しいフレームワークを提案することで、メタバースおよびWebアプリケーションの開発と運用コストの削減を実現しました。
4. 将来取り組むべき未解決問題として、何が残されていますか？:
将来的には、異なる命名やデータ再利用のオプションを探求すること、特にアプリケーションの境界を越えたデータ再利用を可能にするための命名の間接化のアプローチや、ファイルのようなコレクションコンセプトの利用などが挙げられます。また、セキュリティの影響を分析し、SWOプラットフォーム上でSolidのコンセプトを実装することも今後の課題です。
Entry ID:
http://arxiv.org/abs/2407.15221v1
Published:
July 21, 2024
Title:
Secure Web Objects: Building Blocks for Metaverse Interoperability and Decentralization
Authors:
Tianyuan Yu, Xinyu Ma, Varun Patil, Yekta Kocaogullar, Yulong Zhang, Jeff Burke, Dirk Kutscher, Lixia Zhang

When Do Universal Image Jailbreaks Transfer Between Vision-Language Models?
1. この論文は、どのような未解決問題を解決するのが目的でしたか？:
この論文は、言語モデルが生成する有害ながらも役に立つ出力（harmful-yet-helpful outputs）をどのようにして誘発するか、そしてそれをどのように測定するかという問題に取り組んでいます。特に、画像ジェイルブレイク（image jailbreaks）を用いた攻撃が、異なる言語モデルにどのように影響を与えるかを評価することを目的としています。
2. この論文は、どのようなデータを用いましたか？:
論文では、大規模な多様なデータセットを生成しています。このデータセットは、有害な行動を助長するようなプロンプト（harmful prompts）と、それに対する有害だが役に立つ応答（harmful-yet-helpful responses）から構成されています。具体的には、Llama 3 8b Instruct とClaude 3 Opus を使用して、特定の有害なサブトピックに基づいてプロンプトと応答を生成しています。
3. この論文で、どのような未解決問題が解決できましたか？:
この研究は、画像ジェイルブレイクを用いた攻撃が言語モデルにどのような影響を与えるかという点で新たな洞察を提供しました。特に、異なる評価指標（Cross Entropy Loss, LlamaGuard 2, HarmBench Classifier, Claude 3 Opus）を使用して、生成された応答の有害性と役立ち度を評価する方法を開発しました。これにより、有害ながらも役に立つ出力をより正確に識別し、評価することが可能になりました。
4. 将来取り組むべき未解決問題として、何が残されていますか？:
未解決問題としては、異なる言語モデルがどのように有害な応答を生成するかの理解をさらに深めること、さらに、有害ながらも役に立つ出力を効果的に阻止するための新たな防御メカニズムの開発が挙げられます。また、異なるタイプの攻撃に対するモデルの堅牢性を評価するためのより包括的な基準や方法論の開発も必要です。
Entry ID:
http://arxiv.org/abs/2407.15211v1
Published:
July 21, 2024
Title:
When Do Universal Image Jailbreaks Transfer Between Vision-Language Models?
Authors:
Rylan Schaeffer, Dan Valentine, Luke Bailey, James Chua, Cristóbal Eyzaguirre, Zane Durante, Joe Benton, Brando Miranda, Henry Sleight, John Hughes, Rajashree Agrawal, Mrinank Sharma, Scott Emmons, Sanmi Koyejo, Ethan Perez

A Survey on Employing Large Language Models for Text-to-SQL Tasks
1. この論文は、どのような未解決問題を解決するのが目的でしたか？:
この論文の目的は、非専門家でも自然言語を用いてデータベースを照会できるようにするため、自然言語クエリをSQLクエリに変換するText-to-SQLタスクにおいて、大規模言語モデル（LLM）を利用する方法についての理解を深めることでした。具体的には、プロンプトエンジニアリングとファインチューニングの手法を中心に、これらの大規模言語モデルがどのようにText-to-SQLタスクに応用されているかを概観することが目的です。
2. この論文は、どのようなデータを用いましたか？:
論文では具体的なデータセットの詳細は述べられていませんが、Text-to-SQLタスクにおけるベンチマークデータセットのレビューが含まれています。これには、大規模言語モデルがどのようにこれらのデータセットで評価されているかについての議論が含まれており、研究の基準として使用されている可能性があります。
3. この論文で、どのような未解決問題が解決できましたか？:
この論文は、Text-to-SQLタスクにおける大規模言語モデルの利用方法に関して総合的なレビューを提供し、プロンプトエンジニアリングとファインチューニングの手法についての理解を深めることに貢献しました。また、これらの手法がどのようにしてText-to-SQLタスクのパフォーマンスを向上させる可能性があるかについての洞察を提供しました。
4. 将来取り組むべき未解決問題として、何が残されていますか？:
論文では、プロンプトエンジニアリングとファインチューニングの手法が持つ問題点にも言及しており、これらの手法が完全な解決策を提供しているわけではないと指摘しています。具体的には、プロンプトエンジニアリングが常に十分な精度を提供するわけではなく、ファインチューニングが訓練コストが高く、カタストロフィックフォーゲッティング（忘却）の問題を引き起こす可能性があるとしています。これらの問題に対するさらなる改善や、新しいアプローチの開発が今後の研究課題として残されています。
Entry ID:
http://arxiv.org/abs/2407.15186v1
Published:
July 21, 2024
Title:
A Survey on Employing Large Language Models for Text-to-SQL Tasks
Authors:
Liang Shi, Zhengju Tang, Zhi Yang

SynCPKL: Harnessing LLMs to Generate Synthetic Data for Commonsense Persona Knowledge Linking
1. この論文は、どのような未解決問題を解決するのが目的でしたか？:
この論文の目的は、オープンドメインの対話システムにおいて、適切なパーソナとコモンセンス知識を統合することにより、リッチな対話の理解を向上させることにあります。特に、対話の文脈とパーソナに特有の情報との間の微妙な相互作用を捉え、伝統的な検索方法では捉えきれないパーソナベースのコモンセンス情報の抽出と統合の課題に対処することを目指しています。
2. この論文は、どのようなデータを用いましたか？:
この研究では、大規模言語モデルを活用して生成された高品質な合成データセットを使用しました。具体的には、パーソナとコモンセンス知識をリンクするためのデータセット「SynCPKL」を生成し、このデータセットを用いてコモンセンスパーソナ知識リンカーの訓練を行いました。また、PeaCoKというパーソナコモンセンス知識グラフと、PersonaChatという会話データを基盤として利用しています。
3. この論文で、どのような未解決問題が解決できましたか？:
この研究により、対話中のパーソナ情報とコモンセンス知識を適切にリンクし、それを活用してよりリッチで実践的な対話応答を生成する方法を提案しました。具体的には、大規模言語モデルの理解力を活用して、対話の文脈に即したパーソナコモンセンス知識のリンクを行う新しいアプローチを開発し、それにより対話システムのパフォーマンスを向上させることができました。
4. 将来取り組むべき未解決問題として、何が残されていますか？:
今後の課題としては、より多様な対話シナリオや異なるタイプのパーソナ情報に対応できるよう、モデルの汎用性と適応性をさらに向上させることが挙げられます。また、モデルの推論能力やエラー発生時の診断能力を強化し、より複雑な対話状況においても高い精度でパーソナ情報をリンクできるような技術の開発が必要です。さらに、データセットのバランスや品質の向上も重要な課題として残っています。
Entry ID:
http://arxiv.org/abs/2407.15281v1
Published:
July 21, 2024
Title:
SynCPKL: Harnessing LLMs to Generate Synthetic Data for Commonsense Persona Knowledge Linking
Authors:
Kuan-Yen Lin

Decoding Multilingual Moral Preferences: Unveiling LLM's Biases Through the Moral Machine Experiment
1. この論文は、どのような未解決問題を解決するのが目的でしたか？:
この論文の目的は、大規模言語モデル（LLM）が自動運転車の行動に関して持つ道徳的嗜好（moral preferences）が言語によって異なるかどうか、またそれらがその言語を話す人々の文化的道徳観と一致するかどうかを調査することでした。つまり、LLMが言語に依存して異なる道徳的バイアスを持っているか、そしてそのバイアスが文化的背景とどのように関連しているかを明らかにすることが目的です。
2. この論文は、どのようなデータを用いましたか？:
この研究では、Moral Machine Experiment（MME）のデータを基にして、異なる言語でプロンプトされたLLMの反応を分析しました。MMEは、自動運転車が道徳的ジレンマに直面した際の人々の判断を集めたデータベースです。このデータを用いて、LLMがどのように道徳的判断を下すかを調べ、言語や文化によるバイアスの有無を分析しました。
3. この論文で、どのような未解決問題が解決できましたか？:
この研究では、LLMが言語によって異なる道徳的嗜好を示すこと、そしてその嗜好が必ずしもその言語を話す人々の文化的道徳観と一致しないことが明らかになりました。特に、あるモデルは人間よりもペットを救う傾向があるなど、一部のモデルが不道徳な行動を示すことも確認されました。
4. 将来取り組むべき未解決問題として、何が残されていますか？:
将来的には、LLMが異なる文化にどのように適応できるかを調べること、特にシステムのプロンプトを変更することでモデルが異なる文化的背景にどう反応するかを分析することが挙げられます。また、言語特性（言語ファミリー、テキストの方向性など）との関連を探ることで、さらに詳細なパターンを明らかにすることも重要です。これにより、LLMの文化的適応性や倫理的問題に対する理解を深めることができるでしょう。
Entry ID:
http://arxiv.org/abs/2407.15184v1
Published:
July 21, 2024
Title:
Decoding Multilingual Moral Preferences: Unveiling LLM's Biases Through the Moral Machine Experiment
Authors:
Karina Vida, Fabian Damken, Anne Lauscher

Adversarial Circuit Evaluation
1. この論文は、どのような未解決問題を解決するのが目的でしたか？:
この論文の目的は、入力ペアに対するモデルと回路の出力の違いを評価し、特定のタスク（IOIタスクやdocstringタスクなど）においてモデルと回路がどの程度異なる出力をするかを定量的に分析することです。これにより、モデルの振る舞いとその理由をより深く理解し、改善の方向性を探ることが目的です。
2. この論文は、どのようなデータを用いましたか？:
論文では、特定のタスクにおける入力ペアとそれに対応するモデルと回路の出力を含むデータを使用しています。具体的には、テキスト入力とそのテキストに対するモデルの出力（最も可能性の高いトークンとそのログスコア）、そして同じ入力に対する回路の出力を比較しています。これにより、モデルと回路の出力の差異（KLダイバージェンスなどを用いて）を分析しています。
3. この論文で、どのような未解決問題が解決できましたか？:
この論文では、特定の入力ペアにおいてモデルと回路がどのように異なる振る舞いをするかを定量的に示すことができました。具体的には、最もパフォーマンスが低い入力ペアとその出力の差異を明らかにし、どの出力がモデルと回路で異なるか、その原因が何かを考察する手がかりを提供しました。
4. 将来取り組むべき未解決問題として、何が残されていますか？:
未解決問題としては、モデルと回路の出力の差異をさらに減らす方法の開発、異なるタイプのタスクやデータセットでの同様の分析の適用、そしてモデルの振る舞いを改善するための具体的な手法の提案が挙げられます。また、モデルの出力の差異が生じる根本的な原因を解明し、それを解決するアプローチの開発も重要な課題です。
Entry ID:
http://arxiv.org/abs/2407.15166v1
Published:
July 21, 2024
Title:
Adversarial Circuit Evaluation
Authors:
Niels uit de Bos, Adrià Garriga-Alonso

Lexicase Selection Parameter Analysis: Varying Population Size and Test Case Redundancy with Diagnostic Metrics
1. この論文は、どのような未解決問題を解決するのが目的でしたか？:
この論文の主な目的は、レキシケース選択法が特定のテストケースにおいて最も優れた個体を選択するプロセスを通じて、どのようにして多様な「スペシャリスト」を維持し、最適解への道を見つけるかを解明することでした。また、異なる集団サイズ、テストケースの冗長性、世代数がレキシケース選択の効果にどのように影響するかを分析することも目的としています。
2. この論文は、どのようなデータを用いましたか？:
論文では、特定のフェノタイプ特性に関連付けられたテストケースを使用し、それぞれのテストケースがフェノタイプ内の特定の特性と直接関連するように設計されていました。これにより、レキシケース選択がどのように個々のテストケースに基づいて個体を選択するかを詳細に分析することができました。また、テストケースの冗長性を操作することによって、選択プロセスにおける特性の表現の不均衡がレキシケース選択の能力にどのような影響を与えるかを調査しました。
3. この論文で、どのような未解決問題が解決できましたか？:
この研究は、レキシケース選択が多様なスペシャリストをどのように維持するか、またそれが最適解探索にどのように寄与するかの理解を深めました。特に、テストケースの冗長性が導入された状況でのスペシャリストの維持能力について新たな洞察を提供し、レキシケース選択の選択メカニズムが高次元の目的空間の隅に位置する個体をどのように選択するかを明らかにしました。
4. 将来取り組むべき未解決問題として、何が残されていますか？:
今後の課題としては、レキシケース選択が異なる種類の問題設定、例えば実数値のフィットネスを持つ問題や、より複雑な多目的最適化問題においてどのように機能するかを解析することが挙げられます。また、より大規模な集団や、より長期間の進化を考慮した場合のレキシケース選択の効果を詳細に調査することも重要です。
Entry ID:
http://arxiv.org/abs/2407.15056v1
Published:
July 21, 2024
Title:
Lexicase Selection Parameter Analysis: Varying Population Size and Test Case Redundancy with Diagnostic Metrics
Authors:
Jose Guadalupe Hernandez, Anil Kumar Saini, Jason H. Moore

Achieving Human Level Partial Credit Grading of Written Responses to Physics Conceptual Question using GPT-3.5 with Only Prompt Engineering
1. この論文は、どのような未解決問題を解決するのが目的でしたか？:
この論文の目的は、物理学の概念問題に対する学生の書かれた回答を、プロンプトエンジニアリング技術のみを使用して、人間の評価者と同等の精度で自動評価する方法を探求することでした。具体的には、大規模言語モデル（LLM）を用いた自動採点の精度を向上させるためのプロンプト設計の効果を評価し、その可能性を探ることに焦点を当てています。
2. この論文は、どのようなデータを用いましたか？:
論文では、物理学の入門コースの試験において、学生が提供した複数選択問題の誤答に対する説明をデータとして使用しました。具体的には、誤答を選んだ40人の学生の説明が分析の対象とされました。これらの説明は、詳細に設計された採点基準（ルーブリック）に基づいて評価されることを目的としています。
3. この論文で、どのような未解決問題が解決できましたか？:
この研究は、Scaffolded COTプロンプトを使用した場合、GPT-3.5が学生の書かれた回答を人間の評価者と同等の精度で評価できることを示しました。特に、Scaffolded COTを用いた場合の評価精度は、従来のCOTプロンプトよりも20%から30%高く、人間の評価者間の合意レベルと比較しても70%から80%の合意が得られるという結果が示されました。
4. 将来取り組むべき未解決問題として、何が残されていますか？:
未解決問題としては、プロンプトの設計が学生の回答を見た後に行われる可能性があるため、設計者のバイアスの影響を排除するために、プロンプトの設計と評価を異なる人が行うこと、また、Scaffolded COTプロンプトの性能が複数回の実行で安定しているかどうかをさらに検証することが必要です。さらに、正答を選んだ学生の回答を含む完全なデータセットに対する評価も今後の課題とされています。
Entry ID:
http://arxiv.org/abs/2407.15251v1
Published:
July 21, 2024
Title:
Achieving Human Level Partial Credit Grading of Written Responses to Physics Conceptual Question using GPT-3.5 with Only Prompt Engineering
Authors:
Zhongzhou Chen, Tong Wan

AGORA: Open More and Trust Less in Binary Verification Service
1. この論文は、どのような未解決問題を解決するのが目的でしたか？:
この論文は、SMTソルバー（Satisfiability Modulo Theories Solver）のテストと検証における効果的な方法を開発することを目的としています。特に、SMTソルバーが正確かつ効率的に動作するための新しいタイプ意識型ミューテーション手法や、SMTソルバー内の不完全性バグを発見・理解する方法に焦点を当てています。
2. この論文は、どのようなデータを用いましたか？:
論文では、SMTソルバーの検証とテストのための異なる種類のバイナリデータやプログラムコードが使用されています。また、実際のSMTソルバーの実行結果とそれに対する予期される出力を比較するためのテストケースが用いられています。
3. この論文で、どのような未解決問題が解決できましたか？:
この論文により、SMTソルバーのテストにおけるタイプ意識型オペレーターミューテーションの異常な効果が明らかにされ、SMTソルバーの不完全性バグを特定し理解する新たな手法が提案されました。これにより、SMTソルバーの信頼性と効率性が向上しました。
4. 将来取り組むべき未解決問題として、何が残されていますか？:
未解決問題としては、提案されたテスト手法やバグ特定手法のさらなる改善と最適化が挙げられます。また、より多様なSMTソルバーに対する適用性の検証や、実世界の複雑な環境での効果的な適用に向けた研究が必要です。さらに、新たなバグや脆弱性に迅速に対応するための自動化されたツールの開発も求められています。
Entry ID:
http://arxiv.org/abs/2407.15062v1
Published:
July 21, 2024
Title:
AGORA: Open More and Trust Less in Binary Verification Service
Authors:
Hongbo Chen, Quan Zhou, Sen Yang, Xing Han, Fan Zhang, Danfeng Zhang, Xiaofeng Wang

Fact-Aware Multimodal Retrieval Augmentation for Accurate Medical Radiology Report Generation
1. この論文は、どのような未解決問題を解決するのが目的でしたか？:
この論文の主な目的は、放射線画像からの報告書生成において、事実的な正確性を向上させるためのマルチモーダルリトリバーの開発と最適化でした。具体的には、放射線画像と関連する報告書との間の事実的およびテキスト的類似性を高めることを目指していました。
2. この論文は、どのようなデータを用いましたか？:
この研究では、MIMIC-CXRとCheXpertという二つのデータセットが使用されました。MIMIC-CXRは、Beth Israel Deaconess Medical Centerからの125,417の訓練用放射線画像-報告書ペア、991の検証ペア、および1,624のテストペアを含んでいます。CheXpertはStanford Health Careからの胸部X線画像データセットで、テスト用データセットにのみ完全な診断報告が含まれています。
3. この論文で、どのような未解決問題が解決できましたか？:
この論文では、放射線画像と報告書の間の事実的な類似性とテキスト的類似性を向上させるために、マルチモーダルリトリバーの開発に成功しました。特に、FactMM-RAGと呼ばれるモデルが提案され、従来のモデルよりも優れたパフォーマンスを示しました。これにより、放射線報告書の生成における事実的正確性が向上しました。
4. 将来取り組むべき未解決問題として、何が残されていますか？:
将来的には、さらに多様な放射線画像と報告書のデータセットに対するモデルの適用性と汎用性を高めること、また、異なる医療専門分野や言語における適用性の拡大が求められます。さらに、モデルの解釈可能性や倫理的な側面についても検討し、より信頼性の高い医療AIシステムの開発を目指す必要があります。
Entry ID:
http://arxiv.org/abs/2407.15268v1
Published:
July 21, 2024
Title:
Fact-Aware Multimodal Retrieval Augmentation for Accurate Medical Radiology Report Generation
Authors:
Liwen Sun, James Zhao, Megan Han, Chenyan Xiong

Exploiting Pre-trained Models for Drug Target Affinity Prediction with Nearest Neighbors
1. この論文は、どのような未解決問題を解決するのが目的でしたか？:
この論文の目的は、薬物とターゲットの結合親和性（Drug-Target Affinity, DTA）の予測精度を向上させることでした。従来の深層学習モデルでは予測精度が十分でなかったため、事前学習されたDTA予測モデルに基づいて、新たな非パラメトリックな埋め込みベースの検索方法である𝑘NN-DTAを提案し、予測性能を向上させることを目指しています。
2. この論文は、どのようなデータを用いましたか？:
論文では、薬物とターゲットの組み合わせを表すデータセットを用いています。具体的には、薬物はSMILES形式やグラフ形式で表され、ターゲットはアミノ酸配列や3D構造で表されています。これらのデータを用いて、薬物とターゲットの組み合わせごとに結合親和性を測定するラベル（例えば、IC50, 𝐾𝑖, 𝐾𝑑など）が付与されています。
3. この論文で、どのような未解決問題が解決できましたか？:
この論文では、𝑘NN-DTAという新しい埋め込みベースの検索手法を用いることで、ラベル空間と表現空間からの近隣情報を効果的に利用し、DTA予測の精度を向上させることができました。具体的には、ペアワイズ検索によるラベル集約とポイントワイズ検索による表現集約の二つのアグリゲーション方法を統合し、予測性能を向上させることが可能となりました。
4. 将来取り組むべき未解決問題として、何が残されていますか？:
将来的には、𝑘NN-DTAのさらなる改善として、個々のサンプルごとに集約の質を考慮した適応的な集約方法の開発が必要です。また、論文中で提案されたAda-𝑘NN-DTAは、集約の重みや係数をメタ学習する軽量モジュールを導入していますが、これらのパラメータの最適化や、さらなるデータセットへの適用と評価が今後の課題とされています。
Entry ID:
http://arxiv.org/abs/2407.15202v1
Published:
July 21, 2024
Title:
Exploiting Pre-trained Models for Drug Target Affinity Prediction with Nearest Neighbors
Authors:
Qizhi Pei, Lijun Wu, Zhenyu He, Jinhua Zhu, Yingce Xia, Shufang Xie, Rui Yan

Relational Database Augmented Large Language Model
1. この論文は、どのような未解決問題を解決するのが目的でしたか？:
この論文の目的は、複数のデータベースにアクセスする必要がある質問に対して、言語モデルがどのように効果的にデータベースを選択し、適切なSQLクエリを生成し、そして得られたデータから正確な回答を生成するかという問題を解決することでした。特に、単一のデータベースだけでなく、複数のデータベースから情報を取得する必要がある場合の挑戦に対処しています。
2. この論文は、どのようなデータを用いましたか？:
論文では、公開されている4つのデータセット（Spider、Dr-Spiderなど）を利用しており、これらのデータセットから質問とSQLクエリ、データベース情報が含まれるトリプレットを生成しました。これに加えて、複数のデータベースにアクセスする必要がある合成質問も人工的に生成して使用しています。
3. この論文で、どのような未解決問題が解決できましたか？:
この研究は、複数のデータベースにまたがる情報を効果的に取得し、それを基にして適切な回答を生成する新しいフレームワークを提案しました。具体的には、データベース選択メモリ、データ値メモリ、関係データベース情報を利用して、言語モデルが必要な情報を取得し、それを用いて回答を生成するプロセスが確立されました。これにより、言語モデルが複数のデータベースから情報を取得する際の精度が向上しました。
4. 将来取り組むべき未解決問題として、何が残されていますか？:
未解決問題としては、複数のデータベースを扱う際のSQLの限界を超える新たな情報取得パラダイムの開発、言語モデルと外部メモリの統合をさらに進化させること、そして、より複雑な質問に対しても高い精度で回答を生成できるシステムの開発が挙げられます。また、実世界のアプリケーションへの適用を見据えた際の、さまざまなデータベースや動的な情報源を扱う能力の向上も重要な課題です。
Entry ID:
http://arxiv.org/abs/2407.15071v1
Published:
July 21, 2024
Title:
Relational Database Augmented Large Language Model
Authors:
Zongyue Qin, Chen Luo, Zhengyang Wang, Haoming Jiang, Yizhou Sun

Feeling the Grass Grow: Making Midair Haptic Parameters Visible, Touchable and Controllable
1. この論文は、どのような未解決問題を解決するのが目的でしたか？:
この論文の目的は、空中超音波触覚パラメータの調整が複雑であり、ユーザーが多次元の触覚パラメータを同時に制御することが困難であるという問題を解決することです。具体的には、リアルタイムで触覚パラメータの調整を視覚化し、ユーザーが直感的に触覚パラメータを理解しやすくするシステムを開発することを目的としています。
2. この論文は、どのようなデータを用いましたか？:
論文では、空中超音波触覚ディスプレイ（AUTD）を使用して、人間の皮膚に様々な圧力分布を提示し、触覚刺激を生成するためのデータを用いました。また、触覚パラメータの調整をリアルタイムで視覚化するために、Unity3Dを用いて草の成長を模倣したメタファーを表示するデータも使用されています。
3. この論文で、どのような未解決問題が解決できましたか？:
この研究により、多次元の触覚パラメータを同時に直感的かつ効率的に制御するためのシステムが開発されました。特に、シーケンシャルラインサーチ（SLS）最適化手法を用いることで、ユーザーが単一の次元のスライダーを操作するだけで、複数の触覚パラメータを容易に調整できるようになりました。また、触覚刺激を視覚的に表現することで、ユーザーが触覚パラメータをより理解しやすくなりました。
4. 将来取り組むべき未解決問題として、何が残されていますか？:
未解決の問題として、現在のシステムでは個々のユーザーの感覚的な違いや個別のカスタマイズニーズに完全に対応する柔軟性がまだ不足しています。将来的には、個々のユーザーに合わせたパーソナライズされた触覚フィードバックを提供できるようなシステムの開発が求められています。また、さらにリアルな触覚体験を提供するための技術の進化も必要です。
Entry ID:
http://arxiv.org/abs/2407.15063v1
Published:
July 21, 2024
Title:
Feeling the Grass Grow: Making Midair Haptic Parameters Visible, Touchable and Controllable
Authors:
Mingxin Zhang, Qirong Zhu, Yasutoshi Makino, Hiroyuki Shinoda

XAI meets LLMs: A Survey of the Relation between Explainable AI and Large Language Models
1. この論文は、どのような未解決問題を解決するのが目的でしたか？:
この論文の目的は、大規模言語モデル（LLMs）と説明可能な人工知能（XAI）に関連する研究論文を抽出し、これらのモデルがどのように機能するかを解明し、その透明性を高める方法を探ることでした。特に、LLMsの解釈可能性や透明性を向上させるための具体的なアプローチやツールを提案する研究に焦点を当てています。
2. この論文は、どのようなデータを用いましたか？:
この研究では、科学論文のデータベースから関連する論文のタイトルと抄録を集めました。具体的には、AMiner2の引用ネットワークとScopus APIを利用して、2023年の出版物を含む最新の論文の抄録を取得しました。また、Arxivデータベースから2010年から2023年までのコンピュータサイエンスのプレプリント論文を収集し、その抄録をArxiv APIを通じて取得しました。
3. この論文で、どのような未解決問題が解決できましたか？:
この研究により、LLMsとXAIに関連する研究論文を効果的に抽出し、分類する方法が確立されました。また、誤ったポジティブな論文を排除する過程で、XAIとLLMsの両方に関連する用語を用いて論文を選別するキーワードリストが有効であることが示されました。これにより、LLMsの解釈可能性と透明性を向上させるための研究が進展しました。
4. 将来取り組むべき未解決問題として、何が残されていますか？:
LLMsの説明可能性と透明性をさらに向上させるためには、より詳細な解析ツールや解釈手法の開発が必要です。また、異なる種類のLLMsに適用可能な一般化された解釈フレームワークを構築することも重要な課題です。さらに、モデルの倫理的、社会的リスクを評価し、それに対処するためのガイドラインの策定も求められています。
Entry ID:
http://arxiv.org/abs/2407.15248v1
Published:
July 21, 2024
Title:
XAI meets LLMs: A Survey of the Relation between Explainable AI and Large Language Models
Authors:
Erik Cambria, Lorenzo Malandri, Fabio Mercorio, Navid Nobani, Andrea Seveso

Back-in-Time Diffusion: Unsupervised Detection of Medical Deepfakes
1. この論文は、どのような未解決問題を解決するのが目的でしたか？:
この論文の目的は、医療画像におけるディープフェイク（偽造された画像）を検出する新しい手法を開発することでした。特に、従来のカメラで撮影された画像の検出手法が医療画像には適用できないため、医療画像特有の非均一なフォレンジックパターンを利用してディープフェイクを検出する技術を開発することが求められていました。
2. この論文は、どのようなデータを用いましたか？:
この研究では、CT肺スキャンとMRI乳房スキャンのディープフェイクが操作された医療画像を含む6つの新しいデータセットを作成し使用しました。これらのデータセットは、CT-GANやStable Diffusionモデルを用いて、腫瘍の挿入や除去という形で操作されたものです。データは、Duke Breast Cancer MRIデータセットやLIDCデータセットから取得した本物の画像と、操作された画像を含んでいます。
3. この論文で、どのような未解決問題が解決できましたか？:
この研究は、医療画像におけるディープフェイクの検出に特化した新しい手法「Back-in-Time Diffusion（BTD）」を提案し、これが他の最先端技術よりも優れた検出性能を示すことを確認しました。具体的には、BTDはディープフェイクの注入を検出する際にAUC 0.9、除去を検出する際にAUC 0.96という結果を達成し、これにより医療画像のディープフェイク検出における精度の向上が達成されました。
4. 将来取り組むべき未解決問題として、何が残されていますか？:
この研究では、ディープフェイク技術が進化し続けることから、新たな生成モデルや操作手法に対応するための検出手法のさらなる進化が必要です。また、異なるタイプの医療画像やより多様な操作シナリオに対応できるよう、検出モデルの汎用性を高めることも重要な課題です。さらに、実際の臨床現場での応用に向けて、検出速度の向上やリアルタイムでの処理能力の確保も求められるでしょう。
Entry ID:
http://arxiv.org/abs/2407.15169v1
Published:
July 21, 2024
Title:
Back-in-Time Diffusion: Unsupervised Detection of Medical Deepfakes
Authors:
Fred Grabovski, Lior Yasur, Guy Amit, Yuval Elovici, Yisroel Mirsky

Operationalizing a Threat Model for Red-Teaming Large Language Models (LLMs)
1. この論文は、どのような未解決問題を解決するのが目的でしたか？:
与えられた文脈の中で、具体的な未解決問題に対する直接的な記述はありませんが、大規模言語モデル（LLM）に関連する安全性、信頼性、および倫理的な問題に焦点を当てていることが示唆されています。特に、バックドア攻撃、プロンプトエンジニアリング、データポイズニングなどの脅威に対処し、これらのモデルの堅牢性を向上させることが目的の一部であると考えられます。
2. この論文は、どのようなデータを用いましたか？:
具体的なデータセットの使用についての詳細は文脈からは明確ではありません。しかし、一般的には、言語モデルの訓練や評価には大量のテキストデータが使用されることが一般的です。これには、ウェブテキスト、ニュース記事、書籍のコーパスなどが含まれる可能性があります。
3. この論文で、どのような未解決問題が解決できましたか？:
文脈からは、特定の未解決問題が解決されたかどうかを特定するのは困難ですが、言語モデルの安全性や堅牢性を向上させるための新しい手法やアプローチが提案された可能性があります。たとえば、プロンプトに基づく攻撃からの防御や、モデルが不正な操作や悪意のある入力にどのように対応するかといった側面が改善された可能性があります。
4. 将来取り組むべき未解決問題として、何が残されていますか？:
大規模言語モデルの透明性と説明可能性の向上、プライバシー保護の強化、さらに進んだセキュリティ対策の開発、多様で偏りのないデータセットの構築、そして倫理的なガイドラインの策定と遵守の問題が引き続き重要な課題として挙げられます。これらの問題に対処することで、より信頼性が高く安全な言語モデルの開発が進められると考えられます。
Entry ID:
http://arxiv.org/abs/2407.14937v1
Published:
July 20, 2024
Title:
Operationalizing a Threat Model for Red-Teaming Large Language Models (LLMs)
Authors:
Apurv Verma, Satyapriya Krishna, Sebastian Gehrmann, Madhavan Seshadri, Anu Pradhan, Tom Ault, Leslie Barrett, David Rabinowitz, John Doucette, NhatHai Phan

A Two-Phase Visualization System for Continuous Human-AI Collaboration in Sequelae Analysis and Modeling
1. この論文は、どのような未解決問題を解決するのが目的でしたか？:
この論文の目的は、複雑な医療データシナリオ、特に多面的な疾患を含むシナリオでのAIの有効性を向上させることでした。具体的には、医療専門家による正確な特徴定義と入力ラベリングを通じて、AIの処理能力と分析能力を強化することを目指しています。
2. この論文は、どのようなデータを用いましたか？:
この研究では、ホルモン関連の医療記録を含む電子健康記録（EHR）を使用しました。これには、患者の個人情報、入院と退院の時間、主要診断、検査情報、薬剤オーダー、医療記録などが含まれています。
3. この論文で、どのような未解決問題が解決できましたか？:
この研究は、AIと医療専門家の協働により、ホルモン関連疾患のリスク要因を特定し、それに基づいてAIモデルを構築するプロセスを強化しました。また、医療専門家がAIモデルの出力をレビューし、フィードバックを提供することで、モデルの精度と解釈可能性を向上させる方法を開発しました。
4. 将来取り組むべき未解決問題として、何が残されていますか？:
電子健康記録（EHR）におけるバイアスの問題、データの品質、サンプル選択の限界などが挙げられます。これらの問題は、AIモデルの精度や一般化能力に影響を与える可能性があるため、今後の研究でさらに詳細な検討が必要です。また、AIの説明可能性とユーザーのAIに対する信頼感を高めるための研究も引き続き必要です。
Entry ID:
http://arxiv.org/abs/2407.14769v1
Published:
July 20, 2024
Title:
A Two-Phase Visualization System for Continuous Human-AI Collaboration in Sequelae Analysis and Modeling
Authors:
Yang Ouyang, Chenyang Zhang, He Wang, Tianle Ma, Chang Jiang, Yuheng Yan, Zuoqin Yan, Xiaojuan Ma, Chuhan Shi, Quan Li

A Measure for Level of Autonomy Based on Observable System Behavior
1. この論文は、どのような未解決問題を解決するのが目的でしたか？:
この論文の目的は、実際の運用環境（野生）での自律システムの自律性のレベルを測定する手法を開発することでした。設計時にはシステムの自律性レベルをモデル化する手法が存在していますが、実際の運用中においてそのレベルを観察し測定する方法は存在していませんでした。
2. この論文は、どのようなデータを用いましたか？:
論文では具体的なデータセットの詳細は提供されていませんが、人間の行動を記録したルックアップテーブルと、システムから観測される行動データを用いています。これらのデータを基に、システムの行動が人間の行動とどの程度異なるかを計算することで、自律性のレベルを算出しています。
3. この論文で、どのような未解決問題が解決できましたか？:
この論文は、自律システムが設計時に想定された自律性のレベルと実際の運用中に示す自律性のレベルとの間に生じる可能性のあるギャップを測定する理論的枠組みを提供しました。具体的には、自律システムの観察可能な行動に基づいて自律性のレベルを予測する数学的表現とアルゴリズムの抽象化を提案しました。
4. 将来取り組むべき未解決問題として、何が残されていますか？:
将来的には、この理論的枠組みを実際のシステムに適用し、その有効性を検証する必要があります。また、異なるタイプの自律システムや異なる運用環境においても同様に機能するかどうかを評価するための研究が必要です。さらに、自律性の測定が倫理的および法的な問題にどのように影響を与えるかについても検討する必要があります。
Entry ID:
http://arxiv.org/abs/2407.14975v1
Published:
July 20, 2024
Title:
A Measure for Level of Autonomy Based on Observable System Behavior
Authors:
Jason M. Pittman

Step-by-Step Reasoning to Solve Grid Puzzles: Where do LLMs Falter?
1. この論文は、どのような未解決問題を解決するのが目的でしたか？:
この論文の主な目的は、大規模言語モデル（LLM）が生成する推論チェーンの誤りを自動的に評価し、分類するシステム「Auto-evaluator」の開発でした。具体的には、LLMが論理的な推論を行う際にどのような誤りが生じるかを理解し、それを自動で評価する方法を提供することに焦点を当てています。
2. この論文は、どのようなデータを用いましたか？:
論文では、GridPuzzleというデータセットを使用しました。このデータセットには、異なるグリッドサイズを持つパズルインスタンスが含まれており、各パズルには正解としてのゴールドアンサーが設定されています。また、LLMが生成した推論チェーンを評価するために、1,370の推論チェーンが生成された5つの異なるLLMからのデータが使用されています。
3. この論文で、どのような未解決問題が解決できましたか？:
この研究により、LLMが生成する推論チェーンの誤りを効率的に評価し、分類することが可能になりました。特に、Auto-evaluatorを使用して大規模なデータセットに対して誤りの分布を分析することができ、LLMの推論能力の短所を理解する上で重要な進歩を遂げました。
4. 将来取り組むべき未解決問題として、何が残されていますか？:
未解決問題としては、Auto-evaluatorの評価精度のさらなる向上が挙げられます。また、異なるタイプのパズルや問題に対する適用性を広げること、さらには、誤りの原因をより深く理解し、LLMの推論プロセスを改善するための洞察を得ることが今後の課題です。
Entry ID:
http://arxiv.org/abs/2407.14790v1
Published:
July 20, 2024
Title:
Step-by-Step Reasoning to Solve Grid Puzzles: Where do LLMs Falter?
Authors:
Nemika Tyagi, Mihir Parmar, Mohith Kulkarni, Aswin RRV, Nisarg Patel, Mutsumi Nakamura, Arindam Mitra, Chitta Baral

When Qualitative Research Meets Large Language Model: Exploring the Potential of QualiGPT as a Tool for Qualitative Coding
1. この論文は、どのような未解決問題を解決するのが目的でしたか？:
この論文の主な目的は、大言語モデル（LLM）を用いた質的データ分析の適用における課題を解決し、質的分析タスクにおけるChatGPTの使用を改善するための技術を開発し、評価することでした。具体的には、データの解釈可能性と透明性を向上させるためのプロンプトエンジニアリングの方法を改善し、質的分析のプロセスにおける一貫性と文脈理解の問題を解決することを目指していました。
2. この論文は、どのようなデータを用いましたか？:
この論文では、リモートワークに関する広範なテーマを反映したデータセットを使用しました。このデータセットは、様々な背景や職種の個人からのリモートワークに関連する個人の経験や戦略を含んでおり、「フォーカスグループ」として指定されたデータタイプを用いて分析が行われました。
3. この論文で、どのような未解決問題が解決できましたか？:
この論文により、質的データ分析におけるChatGPTの適用に関連する複数の課題が部分的に解決されました。具体的には、プロンプトエンジニアリングを用いてデータの解釈可能性と透明性を向上させ、一貫性のある応答と文脈の維持を可能にする技術が開発されました。また、質的分析プロセスを自動化し、手動でのコーディングに比べて時間と労力を削減することができました。
4. 将来取り組むべき未解決問題として、何が残されていますか？:
プロンプトデザインの難しさや標準化されたアプローチの欠如、さらにはChatGPTの応答の理解が完全ではないため、これらの問題の解決策をさらに発展させる必要があります。また、質的データ分析の複雑性を完全に理解し、モデルの精度をさらに向上させるための研究が必要です。
Entry ID:
http://arxiv.org/abs/2407.14925v1
Published:
July 20, 2024
Title:
When Qualitative Research Meets Large Language Model: Exploring the Potential of QualiGPT as a Tool for Qualitative Coding
Authors:
He Zhang, Chuhao Wu, Jingyi Xie, Fiona Rubino, Sydney Graver, ChanMin Kim, John M. Carroll, Jie Cai

Falcon2-11B Technical Report
1. この論文は、どのような未解決問題を解決するのが目的でしたか？:
この論文は、多言語および多モーダルな大規模言語モデル（LLMおよびVLM）のトレーニングと評価におけるデータセットの多様性と品質を向上させることを目的としています。具体的には、コードデータ、科学論文、会話、書籍、特許など異なる種類のデータソースを用いたトレーニングを行い、言語モデルの多様な応用可能性を拡大することを目指しています。
2. この論文は、どのようなデータを用いましたか？:
この論文では、複数のデータソースを使用しています。具体的には、The Stackからのコードデータ、arXivおよびPubMedからの科学論文、Reddit、Stack Exchange、Hacker Newsからの会話、書籍、USPTOからの特許データなどがあります。これらのデータは、英語および複数の他言語で構成されており、多言語トレーニングに利用されています。
3. この論文で、どのような未解決問題が解決できましたか？:
この論文により、多言語および多モーダルな大規模言語モデルのトレーニングにおいて、より多様で質の高いデータセットを使用することで、モデルの一般化能力と応用範囲が向上しました。特に、多言語データの使用により、言語間での適用性が向上し、多言語環境でのモデルの有効性が確認されました。
4. 将来取り組むべき未解決問題として、何が残されていますか？:
未解決問題としては、さらに多くの言語やデータタイプをカバーすること、モデルの解釈可能性や倫理的な側面の強化、特定のタスクや領域でのモデル性能の最適化などが挙げられます。また、大規模モデルのトレーニングにおける計算資源の効率化や環境への影響を考慮した研究も重要です。
Entry ID:
http://arxiv.org/abs/2407.14885v1
Published:
July 20, 2024
Title:
Falcon2-11B Technical Report
Authors:
Quentin Malartic, Nilabhra Roy Chowdhury, Ruxandra Cojocaru, Mugariya Farooq, Giulia Campesan, Yasser Abdelaziz Dahou Djilali, Sanath Narayan, Ankit Singh, Maksim Velikanov, Basma El Amel Boussaha, Mohammed Al-Yafeai, Hamza Alobeidli, Leen Al Qadi, Mohamed El Amine Seddik, Kirill Fedyanin, Reda Alami, Hakim Hacid

Retrieval Augmented Generation Integrated Large Language Models in Smart Contract Vulnerability Detection
1. この論文は、どのような未解決問題を解決するのが目的でしたか？:
この論文の主な目的は、スマートコントラクトの脆弱性を検出するために、拡張された検索機能を備えた大規模言語モデルを活用することにより、従来の方法では検出が困難だった脆弱性の特定と修正を可能にすることです。スマートコントラクトのセキュリティは、ブロックチェーン技術の重要な側面であり、これを強化することは極めて重要です。
2. この論文は、どのようなデータを用いましたか？:
この研究では、DeFi（分散型金融）の文脈で使用されるさまざまなスマートコントラクトのデータセットを使用しています。具体的には、異なる種類の脆弱性（例えば、リエントランシー、不適切なアクセス制御、オラクル操作など）を含むスマートコントラクトのアドレスと説明が記載されており、それぞれの脆弱性の検出成功率も提供されています。
3. この論文で、どのような未解決問題が解決できましたか？:
この研究により、様々なスマートコントラクトの脆弱性を効率的に検出し、それに対応する成功率を向上させることが可能となりました。特に、従来の手法では見逃されがちだった複雑な脆弱性や、文脈に依存する脆弱性の特定において、大規模言語モデルの活用が有効であったとされています。
4. 将来取り組むべき未解決問題として、何が残されていますか？:
今後の課題としては、さらに高度な攻撃手法や新たに発見される脆弱性への対応、スマートコントラクトの更なる複雑化に伴う新しいタイプの脆弱性への適応、検出モデルの精度向上や偽陽性の削減などが挙げられます。また、異なるブロックチェーンプラットフォーム間での脆弱性検出手法の一般化も重要な研究テーマです。
Entry ID:
http://arxiv.org/abs/2407.14838v1
Published:
July 20, 2024
Title:
Retrieval Augmented Generation Integrated Large Language Models in Smart Contract Vulnerability Detection
Authors:
Jeffy Yu

Automatic Generation of Fashion Images using Prompting in Generative Machine Learning Models
1. この論文は、どのような未解決問題を解決するのが目的でしたか？:
この論文の主な目的は、ファッションに関する記述を生成するための効果的な方法を開発し、評価することでした。具体的には、異なるプロンプティング/RAG（Retrieval-Augmented Generation）技術を用いてファッションアウトフィットの記述を生成し、それらの技術の有効性を比較することが目的です。
2. この論文は、どのようなデータを用いましたか？:
この論文では、「fashion-style-instruct」というデータセットを使用しました。このデータセットは、体型、個人の服装スタイル、イベントコンテキストに基づいてスタイル推薦を提供するもので、GPT-3.5を使ってアウトフィットの提案を生成することができます。さらに、性別によって区別されたシンプルなタイプと、性別及び体型を組み合わせた複雑なタイプのためのトリプレットを作成し、使用しました。
3. この論文で、どのような未解決問題が解決できましたか？:
この論文では、異なるプロンプティング/RAG技術を用いてファッションアウトフィットの記述を生成する方法を評価し、FS（Full-Sentence）方式が他の方法に比べて一貫して高いパフォーマンスを示すことが明らかになりました。これにより、特定のファッションアウトフィット生成技術の有効性が示され、さまざまなシーンやスタイルに適したアウトフィット記述の生成における一定の進歩が達成されました。
4. 将来取り組むべき未解決問題として、何が残されていますか？:
未解決問題として、生成されたアウトフィットの記述の曖昧さを減らし、より明確で一貫性のある出力を提供する方法の改善が挙げられます。また、異なる文化や地域におけるファッションの多様性をより良く反映させるためのアプローチの開発も重要です。さらに、実際の消費者のファッションに対する好みや傾向をより詳細に分析し、パーソナライズされたファッション推薦システムの精度を向上させることも今後の課題です。
Entry ID:
http://arxiv.org/abs/2407.14944v1
Published:
July 20, 2024
Title:
Automatic Generation of Fashion Images using Prompting in Generative Machine Learning Models
Authors:
Georgia Argyrou, Angeliki Dimitriou, Maria Lymperaiou, Giorgos Filandrianos, Giorgos Stamou

Efficient Intrusion Detection: Combining $χ^2$ Feature Selection with CNN-BiLSTM on the UNSW-NB15 Dataset
1. この論文は、どのような未解決問題を解決するのが目的でしたか？:
この論文の主な目的は、IoTデバイスの計算制約に合わせた軽量な侵入検知システム(IDS)モデルを開発することでした。IoT環境において、リソースが限られているデバイス上で効率的に動作する侵入検知システムの構築は、従来の複雑な機械学習モデルでは達成が困難であり、この問題に対処するための研究が必要でした。
2. この論文は、どのようなデータを用いましたか？:
この研究では、UNSW-NB15データセットが使用されました。このデータセットには、正常なトラフィックと多様な攻撃タイプを含むネットワークトラフィックのデータが含まれており、侵入検知システムの評価と進化に役立っています。
3. この論文で、どのような未解決問題が解決できましたか？:
この研究によって、IoTデバイスのリソース制限を考慮しながらも、高い精度で侵入を検知できる軽量なCNN-BiLSTMモデルが開発されました。特に、特徴選択技術を用いることでモデルの複雑さを減少させ、予測時間を短縮することができた点が解決された問題として挙げられます。
4. 将来取り組むべき未解決問題として、何が残されていますか？:
この研究では、モデルの精度と複雑さ、計算要求をさらに深堀りし、改善することが今後の課題として挙げられています。また、IoTデバイスの多様性と進化に対応できるよう、モデルの適応性や汎用性を高める研究も必要です。
Entry ID:
http://arxiv.org/abs/2407.14945v1
Published:
July 20, 2024
Title:
Efficient Intrusion Detection: Combining $χ^2$ Feature Selection with CNN-BiLSTM on the UNSW-NB15 Dataset
Authors:
Mohammed Jouhari, Hafsa Benaddi, Khalil Ibrahimi

Technical report: Improving the properties of molecules generated by LIMO
1. この論文は、どのような未解決問題を解決するのが目的でしたか？:
この論文の目的は、非自己回帰デコーダを自己回帰デコーダに変更することで、制御可能な生成とシーケンスモデリング能力の間のトレードオフを解決することです。また、異なるデータセットから抽出されたトークンのパフォーマンスの違いの原因を調査することも目的としています。
2. この論文は、どのようなデータを用いましたか？:
この論文では、ZINC 250Kデータセットを含む複数のデータセットが使用されています。これには化学反応や分子の情報が含まれており、これらのデータを用いて機械学習モデルの訓練が行われています。
3. この論文で、どのような未解決問題が解決できましたか？:
この論文では、半自己回帰モデルや順序非依存の自己回帰モデルを用いることで、テキストを任意の順序で生成できるようにすることが可能となりました。また、異なるデータセットから抽出されたトークンのパフォーマンス評価を行い、それによって得られた知見が将来の分子生成の改善につながる可能性があります。
4. 将来取り組むべき未解決問題として、何が残されていますか？:
未解決問題としては、異なるデータセットから抽出されたトークンのパフォーマンスの違いの原因をさらに詳細に調査すること、そして、分子の骨格を制約する能力を維持しつつ、分子の生成特性を向上させるための方法をさらに探求することが挙げられます。また、潜在空間の組織化をさらに改善するためのトポロジカル制約の探求も重要な方向性です。
Entry ID:
http://arxiv.org/abs/2407.14968v1
Published:
July 20, 2024
Title:
Technical report: Improving the properties of molecules generated by LIMO
Authors:
Vineet Thumuluri, Peter Eckmann, Michael K. Gilson, Rose Yu

TraveLLM: Could you plan my new public transit route in face of a network disruption?
1. この論文は、どのような未解決問題を解決するのが目的でしたか？:
この論文の目的は、利用者の現在地、目的地、特定の要求を考慮して、最適なルートを推薦するシステムを開発することでした。具体的には、自然言語と画像という異なる形式のデータを利用して、大規模言語モデル（LLM）を用いたルート推薦を行う方法を提案しています。
2. この論文は、どのようなデータを用いましたか？:
論文では、自然言語で記述された利用者の状況と要求、公式ウェブサイトから取得した地下鉄の地図画像、およびその他の交通機関に関する情報をデータとして使用しました。これにより、LLMがルート推薦を生成するための知識ベースとして機能します。
3. この論文で、どのような未解決問題が解決できましたか？:
この研究により、異なる形式の入力データ（自然言語と画像）を組み合わせて利用することにより、利用者の具体的な状況や要求に基づいたカスタマイズされたルート推薦を生成することが可能になりました。また、LLMを用いて効率的かつ安全を考慮したルートを計画する方法が確立されました。
4. 将来取り組むべき未解決問題として、何が残されていますか？:
画像データの解析能力の向上が必要です。特に、地図上の特定エリアを避けるルートを識別する際の精度向上が課題として挙げられます。また、異なる交通機関の統合や、緊急事態や極端な天候下でのルート推薦の最適化など、より複雑なシナリオでの性能評価と改善が今後の研究で求められます。
Entry ID:
http://arxiv.org/abs/2407.14926v1
Published:
July 20, 2024
Title:
TraveLLM: Could you plan my new public transit route in face of a network disruption?
Authors:
Bowen Fang, Zixiao Yang, Shukai Wang, Xuan Di

Single-proton removal reaction in the IQMD+GEMINI model benchmarked by elemental fragmentation cross sections of $^{29-33}\mathrm{Si}$ on carbon at $\sim$230~MeV/nucleon
1. この論文は、どのような未解決問題を解決するのが目的でしたか？:
この論文の目的は、中性子欠乏Si同位体の単一陽子除去反応における陽子蒸発の影響を明らかにし、そのクロスセクションに及ぼす影響を理解することでした。
2. この論文は、どのようなデータを用いましたか？:
論文では、約230 MeV/核子のエネルギーで炭素ターゲットに衝突する29-33Siの豊富な同位体から生成される∆Z=1-4の断片の実験的な全断片クロスセクション（ETCS）データを使用しました。これらのデータはIQMD + GEMINIモデルを用いて解析されました。
3. この論文で、どのような未解決問題が解決できましたか？:
この研究により、中性子欠乏Si同位体における単一陽子除去反応における陽子蒸発の重要性が明らかになりました。特に、軽いAl同位体の生成における陽子蒸発の寄与が大きいことが示され、これがクロスセクションの増加に寄与していることが確認されました。
4. 将来取り組むべき未解決問題として、何が残されていますか？:
中性子欠乏Si同位体に関する実験データがまだ不足しているため、これらの同位体における蒸発過程のさらなる理解を深めるためには、追加の実験データが必要です。また、IQMD + GEMINIモデルによる解析をさらに詳細に行うことで、単一陽子除去反応およびその他の断片反応の基本的なメカニズムをよりよく理解することが挙げられます。
Entry ID:
http://arxiv.org/abs/2407.14697v1
Published:
July 19, 2024
Title:
Single-proton removal reaction in the IQMD+GEMINI model benchmarked by elemental fragmentation cross sections of $^{29-33}\mathrm{Si}$ on carbon at $\sim$230~MeV/nucleon
Authors:
Guang-Shuai Li, Jun Su, Satoru Terashima, Jian-Wei Zhao, Er-Xi Xiao, Ji-Chao Zhang, Liu-Chun He, Ge Guo, Wei-Ping Lin, Wen-Jian Lin, Chuan-Ye Liu, Chen-Gui Lu, Bo Mei, Dan-Yang Pang, Ye-Lei Sun, Zhi-Yu Sun, Meng Wang, Feng Wang, Jing Wang, Shi-Tao Wang, Xiu-Lin Wei, Xiao-Dong Xu, Jun-Yao Xu, Li-Hua Zhu, Yong Zheng, Mei-Xue Zhang, Xue-Heng Zhang

DefTesPY: Cyber defense model with enhanced data modeling and analysis for Tesla company via Python Language
1. この論文は、どのような未解決問題を解決するのが目的でしたか？:
この論文の目的は、テスラ社におけるサイバーセキュリティの強化とデータ漏洩問題に対処するための新しい防御モデル「DefTesPY」を提案することでした。具体的には、最近のデータ漏洩事件を受けて、より効果的なデータモデリングと分析を行い、サイバー攻撃やサイバー犯罪に対する防御策を強化することが目標です。
2. この論文は、どのようなデータを用いましたか？:
論文では、テスラ社の内部ファイルや、2015年から2022年までのデータ漏洩に関連する情報、サイバー攻撃の履歴データなどを用いて分析を行っています。また、多層防御戦略の構築に必要なネットワークトラフィックの監視データや、不正アクセスの試みを検出するための侵入検知システム（IDS）や侵入防止システム（IPS）のデータも活用されています。
3. この論文で、どのような未解決問題が解決できましたか？:
この論文により、テスラ社のサイバーセキュリティ対策の改善とデータ保護の強化が図られました。具体的には、新しいサイバー防御モデル「DefTesPY」の導入により、データ漏洩のリスクを低減し、サイバー攻撃に対する防御力を向上させることができました。
4. 将来取り組むべき未解決問題として、何が残されていますか？:
将来的には、サイバー攻撃の手法が進化するにつれて、防御モデルもそれに応じて進化させる必要があります。また、新しい技術や攻撃手法に対応するための継続的な研究と更新が求められます。さらに、他の自動車企業や業界全体でのサイバーセキュリティ標準の確立と共有も重要な課題となっています。
Entry ID:
http://arxiv.org/abs/2407.14671v1
Published:
July 19, 2024
Title:
DefTesPY: Cyber defense model with enhanced data modeling and analysis for Tesla company via Python Language
Authors:
Naresh Kshetri, Irin Sultana, Mir Mehedi Rahman, Darshana Shah

Is $F_1$ Score Suboptimal for Cybersecurity Models? Introducing $C_{score}$, a Cost-Aware Alternative for Model Assessment
1. この論文は、どのような未解決問題を解決するのが目的でしたか？:
この論文の目的は、機械学習の分類モデルにおいて、誤分類（偽陽性と偽陰性）のコストが異なるという点を考慮に入れた新しいコスト感知型メトリック、Cscoreを導入することでした。従来のF1scoreは、偽陽性と偽陰性のコストを等しく扱うため、特定のアプリケーションにおいて実際のエラーコストを最適化するのが困難であった問題を解決することを目指しています。
2. この論文は、どのようなデータを用いましたか？:
論文では、サイバーセキュリティ関連の複数のデータセットが使用されています。具体的には、UNSW-NB15侵入検知データ、KDD Cup 99ネットワーク侵入データ、クレジットカード取引データ、フィッシングURLデータなどが含まれています。これらのデータセットは、攻撃と正常なトラフィックを区別するために、バイナリ分類設定に変換されて利用されました。
3. この論文で、どのような未解決問題が解決できましたか？:
この論文は、Cscoreという新しいコスト感知型メトリックを導入することで、偽陽性と偽陰性のコストが異なることを考慮に入れたモデル評価が可能になりました。これにより、F1scoreを使用する場合と比較して、コストを平均49%削減することができ、特にサイバーセキュリティの分野でのモデル評価と選択において、より実用的な評価が可能になりました。
4. 将来取り組むべき未解決問題として、何が残されていますか？:
Cscoreはバイナリ分類問題に対して評価されましたが、多クラス分類や多ラベル分類問題への適用に関してはさらなる研究が必要です。また、異なるコスト比を持つクラスに対して、どのように効果的にCscoreを適用するかについても検討が必要です。さらに、Cscoreの導入による実際の運用環境での影響や、他の機械学習モデルとの比較評価も今後の課題として挙げられます。
Entry ID:
http://arxiv.org/abs/2407.14664v1
Published:
July 19, 2024
Title:
Is $F_1$ Score Suboptimal for Cybersecurity Models? Introducing $C_{score}$, a Cost-Aware Alternative for Model Assessment
Authors:
Manish Marwah, Asad Narayanan, Stephen Jou, Martin Arlitt, Maria Pospelova

Adversarial Databases Improve Success in Retrieval-based Large Language Models
1. この論文は、どのような未解決問題を解決するのが目的でしたか？:
この論文の目的は、大規模言語モデル（LLM）を使用して、特定の医学的知識領域（腎臓学や移植医学など）における質問応答の精度を向上させることです。特に、既存の情報源（nephSAP、UpToDate、聖書、ランダムな情報源）と比較して、これらのモデルの性能を評価し、医学教育におけるその有効性を検証することに焦点を当てています。
2. この論文は、どのようなデータを用いましたか？:
論文では、複数の情報源からのデータを使用しています。具体的には、nephSAP、UpToDate、聖書、ランダムな情報源からのデータを比較対象として使用し、これらの情報源からの平均的な性能（Mean %）と標準誤差（SEM）を計測しています。これにより、各情報源の質問応答システムの性能を評価しています。
3. この論文で、どのような未解決問題が解決できましたか？:
この論文は、大規模言語モデルを用いた質問応答システムが、特定の医学分野において従来の情報源よりも優れた結果を提供することを示しました。特に、nephSAPやUpToDateなどの専門的な情報源と比較して、一部のケースでこれらのモデルが同等またはそれ以上の性能を発揮することが確認されました。
4. 将来取り組むべき未解決問題として、何が残されていますか？:
未解決問題としては、LLMが特定の症例や状況にどの程度適応可能かという点が挙げられます。また、異なる医学分野や新しい医学データに対するモデルの適用性と拡張性をさらに向上させる必要があります。さらに、モデルの解釈可能性や倫理的な使用に関する課題も重要な未解決問題です。これらの問題に取り組むことで、LLMの医学教育や臨床応用における効果を最大化し、患者の診療品質を向上させることが期待されます。
Entry ID:
http://arxiv.org/abs/2407.14609v1
Published:
July 19, 2024
Title:
Adversarial Databases Improve Success in Retrieval-based Large Language Models
Authors:
Sean Wu, Michael Koo, Li Yo Kao, Andy Black, Lesley Blum, Fabien Scalzo, Ira Kurtz

Operating System And Artificial Intelligence: A Systematic Review
1. この論文は、どのような未解決問題を解決するのが目的でしたか？:
この論文の目的は、人工知能（AI）とオペレーティングシステム（OS）の融合による革新的な進歩を探求することであり、AIとOSの間の相乗効果を通じてOSの機能性、セキュリティ、効率を向上させる方法を詳しく分析することです。また、現代のOSとAIアプリケーションの展開と最適化を促進するOS設計の進歩についても探求しています。
2. この論文は、どのようなデータを用いましたか？:
論文では、108件の主要研究を収集・分析しました。これらの研究は、AIとOSの統合に関連するさまざまな技術や手法に関するもので、OSの機能改善、プロセススケジューリング、侵入検出など、OSのサブドメインを強化するためのAIの使用を探るために使用されました。
3. この論文で、どのような未解決問題が解決できましたか？:
この論文は、AIを活用してOSの自動調整とセキュリティを強化する方法を明らかにしました。具体的には、AIの予測能力を利用してスケジューリングメカニズムを最適化し、リソース効率とシステムパフォーマンスを向上させる手法や、AIによるマルウェア検出の精度を向上させる技術が解明されました。
4. 将来取り組むべき未解決問題として、何が残されていますか？:
AIとOSの統合をより安全かつ効率的に行うための戦略の開発が未解決の問題として残されています。また、異なるハードウェアデバイスにAI技術を適応させるための普遍的な戦略の欠如も課題として挙げられています。これらの問題に対処することで、次世代のコンピューティング技術の進展に寄与することが期待されています。
Entry ID:
http://arxiv.org/abs/2407.14567v1
Published:
July 19, 2024
Title:
Operating System And Artificial Intelligence: A Systematic Review
Authors:
Yifan Zhang, Xinkui Zhao, Jianwei Yin, Lufei Zhang, Zuoning Chen

Human-Interpretable Adversarial Prompt Attack on Large Language Models with Situational Context
1. この論文は、どのような未解決問題を解決するのが目的でしたか？:
この論文は、大規模言語モデル（LLM）が生成する内容において、根拠のない情報（ハルシネーション）や不適切な応答（ハームフルな応答）を解決することを目的としています。具体的には、LLMが外部ソースに帰属できるように出力を修正する方法（RARRアプローチ）や、敵対的プロンプトを利用した攻撃からLLMを保護する方法に焦点を当てています。
2. この論文は、どのようなデータを用いましたか？:
この論文では、複数のデータセットが使用されています。具体的には、IMDB Movies Datasetから抽出された映画の概要を含むデータ、そして、600k以上の敵対的プロンプト攻撃を集めたデータセットが使用されています。これらのデータは、LLMのロバスト性を評価し、敵対的な状況での応答をテストするために利用されました。
3. この論文で、どのような未解決問題が解決できましたか？:
この論文では、LLMが生成するハルシネーションを識別し修正するための新しいアプローチ（RARR）が提案され、一定の成功を収めました。また、敵対的プロンプトによる攻撃に対するLLMの耐性を向上させるための新しいベンチマーク（PromptBench）が開発され、LLMの安全性を向上させるための方法論が提案されました。
4. 将来取り組むべき未解決問題として、何が残されていますか？:
LLMが完全にハルシネーションや不適切な応答を防ぐことはまだ完全には解決されていません。また、敵対的プロンプト攻撃に対する耐性をさらに向上させるための研究が必要です。具体的には、異なるタイプの攻撃や新しい敵対的プロンプトに対する対策を強化することが挙げられます。さらに、マルチモーダルLLMに対する攻撃のリスクも検討する必要があります。
Entry ID:
http://arxiv.org/abs/2407.14644v1
Published:
July 19, 2024
Title:
Human-Interpretable Adversarial Prompt Attack on Large Language Models with Situational Context
Authors:
Nilanjana Das, Edward Raff, Manas Gaur

CVE-LLM : Automatic vulnerability evaluation in medical device industry using large language models
1. この論文は、どのような未解決問題を解決するのが目的でしたか？:
この論文の目的は、医療機器産業における自動脆弱性評価を行うための大規模言語モデル（LLM）の開発と適用でした。具体的には、製品ポートフォリオの規模と第三者コンポーネントの使用量が多いため、手動での評価が圧倒的になりがちな状況を自動化することで、効率的に高品質な評価を行う方法を提供することを目指していました。
2. この論文は、どのようなデータを用いましたか？:
この論文では、DAPTデータセットと呼ばれる320Kの脆弱性記述文書を使用しました。これには、公開されているNVDからの文書218Kと、組織内の脆弱性文書102Kが含まれています。また、組織内のアセット、通知、評価から成る三つの組織内データセットを指導調整データセットとして使用しました。
3. この論文で、どのような未解決問題が解決できましたか？:
この論文では、大規模言語モデルを用いて、脆弱性の自動評価を行うシステムを開発し、特に新たに出現するCVEに対しては初回の人間による調査を必要としながらも、製品に適用されないCVEを自動的に識別する効率的な方法を提供しました。これにより、脆弱性評価の自動化と精度の向上が達成されました。
4. 将来取り組むべき未解決問題として、何が残されていますか？:
将来的には、設計情報が現在のLLMには含まれていないため、新たに出現するCVEに対する初回の人間による調査の自動化が未解決問題として残っています。また、脆弱性評価のさらなる自動化と精度向上のために、新しいトランスフォーマーアーキテクチャや訓練技術の開発、ドメイン固有知識の統合も重要な課題です。
Entry ID:
http://arxiv.org/abs/2407.14640v1
Published:
July 19, 2024
Title:
CVE-LLM : Automatic vulnerability evaluation in medical device industry using large language models
Authors:
Rikhiya Ghosh, Oladimeji Farri, Hans-Martin von Stockhausen, Martin Schmitt, George Marica Vasile

SQLfuse: Enhancing Text-to-SQL Performance through Comprehensive LLM Synergy
1. この論文は、どのような未解決問題を解決するのが目的でしたか？:
この論文の主な目的は、自然言語クエリからSQLクエリへの変換の精度とロジックを向上させることです。特に、スキーマリンキングの精度を向上させることに焦点を当てています。スキーマリンキングは、入力された質問を特定のデータベーススキーマ要素にマッピングすることで、正確なSQLクエリの生成に不可欠です。
2. この論文は、どのようなデータを用いましたか？:
この研究では、複数のオープンソースのText-to-SQLデータセットを用いています。これらのデータセットから収集されたデータは、GPT-4を用いたスキーマリンキングプロンプトスタイルで質問を生成し、訓練データとして使用されました。
3. この論文で、どのような未解決問題が解決できましたか？:
この研究により、スキーマリンキングの精度が向上し、自然言語クエリからSQLクエリへの変換の精度が改善されました。また、列挙値のセマンティックマッピングを改善することで、スキーマリンキングとSQL生成の効果が高まりました。
4. 将来取り組むべき未解決問題として、何が残されていますか？:
未解決の問題として、異なるデータベースにまたがる一般化とモデルの適用性の向上が挙げられます。また、複数のテーブルを含む複雑なクエリに対する精度のさらなる向上も必要です。さらに、スキーマリンキングの精度をさらに向上させるための研究が求められています。
Entry ID:
http://arxiv.org/abs/2407.14568v1
Published:
July 19, 2024
Title:
SQLfuse: Enhancing Text-to-SQL Performance through Comprehensive LLM Synergy
Authors:
Tingkai Zhang, Chaoyu Chen, Cong Liao, Jun Wang, Xudong Zhao, Hang Yu, Jianchao Wang, Jianguo Li, Wenhui Shi

PACCOR4ESP: Embedded Device Security Attestation using Platform Attribute Certificates
1. この論文は、どのような未解決問題を解決するのが目的でしたか？:
この論文では、IoTデバイスのセキュリティ検証のための新しいアプローチとしてPACCOR4ESPの設計と実装に焦点を当てています。ESP32-S3マイクロコントローラを使用し、デバイスの完整性を保証するためにプラットフォーム証明書（PAC）を自動生成するシステムを提案しています。これにより、デバイスのファームウェアやハードウェアの改ざんを検出し、IoTデバイスのセキュリティを向上させることを目的としています。
2. この論文は、どのようなデータを用いましたか？:
論文では、ESP32-S3マイクロコントローラを基にしたデバイスの具体的なコンポーネント情報を含むデータを使用しています。具体的には、デバイスのファームウェアやハードウェアの構成情報、ブートローダーやGPIOピンの状態などのデータが取り扱われています。
3. この論文で、どのような未解決問題が解決できましたか？:
この論文では、PACCOR4ESPを用いてデバイスのファームウェアやハードウェアの改ざん検出が可能になり、デバイスの完整性を保証する新しい手法を提供することができました。特に、ファームウェアの改ざんやELFファイルの改ざんを検出する能力が向上しました。
4. 将来取り組むべき未解決問題として、何が残されていますか？:
将来的には、PACCOR4ESPをさらに多様なデバイスに対応させるための拡張、特に低スペックの組み込みデバイスでの実行可能性の向上が必要です。また、ハードウェアの追加コンポーネントやスパイウェアマイクロチップなど、既知のプラットフォームコンポーネント以外の要素を検出する能力の開発も重要な課題です。
Entry ID:
http://arxiv.org/abs/2407.14286v1
Published:
July 19, 2024
Title:
PACCOR4ESP: Embedded Device Security Attestation using Platform Attribute Certificates
Authors:
Thomas Grübl, Jan von der Assen, Markus Knecht, Burkhard Stiller

Thought-Like-Pro: Enhancing Reasoning of Large Language Models through Self-Driven Prolog-based Chain-of-Though
1. この論文は、どのような未解決問題を解決するのが目的でしたか？:
文脈として与えられた論文の具体的な内容は示されていませんので、特定の未解決問題についての目的を特定することはできません。ただし、タイトルから推測するに、大規模言語モデルに関する総合的な調査や、効率的な推論に関する技術的進歩を扱っている可能性が高いです。
2. この論文は、どのようなデータを用いましたか？:
具体的なデータに関する記述も文脈にはありませんが、一般的に言語モデルの研究では、大量のテキストデータや、モデルのパフォーマンスを評価するためのベンチマークデータセットが用いられることが多いです。
3. この論文で、どのような未解決問題が解決できましたか？:
文脈からは具体的な解決された問題についての情報は得られません。ただし、調査研究の性質上、既存の研究のギャップを明らかにし、今後の研究の方向性を示唆することが一般的な成果として期待されます。
4. 将来取り組むべき未解決問題として、何が残されていますか？:
具体的な未解決問題についての記述がないため、特定はできませんが、大規模言語モデルの効率性、有効性、倫理的な問題、解釈可能性など、多くの課題が引き続き存在することが予想されます。
Entry ID:
http://arxiv.org/abs/2407.14562v1
Published:
July 18, 2024
Title:
Thought-Like-Pro: Enhancing Reasoning of Large Language Models through Self-Driven Prolog-based Chain-of-Though
Authors:
Xiaoyu Tan, Yongxin Deng, Xihe Qiu, Weidi Xu, Chao Qu, Wei Chu, Yinghui Xu, Yuan Qi

Learning Visual Grounding from Generative Vision and Language Model
1. この論文は、どのような未解決問題を解決するのが目的でしたか？:
この論文の目的は、視覚的接地（visual grounding）のためのデータセットをスケーリングし、より大規模で多様なデータセットを構築することであります。従来の手法では、人手によるアノテーションが必要であり、高コストで柔軟性に欠けるため、生成的視覚言語モデル（generative vision language models）を用いて、自動的にリージョンキャプションを生成し、データセットのスケールアップを図ることを目指しています。
2. この論文は、どのようなデータを用いましたか？:
この論文では、COCO 2017とObjects365 v1という二つのオブジェクト検出データセットを基にして、VLM-VGデータセットを構築しています。これらのデータセットから画像を抽出し、それに対して生成的視覚言語モデルを用いてリージョンキャプションや属性情報を付加することで、新たな視覚的接地データセットを生成しています。
3. この論文で、どのような未解決問題が解決できましたか？:
この論文により、人手に依存せずに大規模な視覚的接地データセットを自動生成する方法が提案され、実際にVLM-VGデータセットが構築されました。これにより、データセットのスケーリングと多様性の向上が達成され、視覚的接地タスクの性能向上が期待されます。
4. 将来取り組むべき未解決問題として、何が残されていますか？:
論文では、単純なルールベースの関係モデリングが複雑なシナリオでの正確性に欠ける可能性が指摘されています。また、異なるオブジェクト間でのサイズや位置関係をより正確にモデル化する方法の開発、さらには現在の検出データセットに存在しないオブジェクトに対する視覚的接地モデルのスケールアップも課題として残されています。これらの問題に対処するために、より洗練された関係モデリング手法や、新たなオブジェクトカテゴリーを含むデータセットの拡張が必要です。
Entry ID:
http://arxiv.org/abs/2407.14563v1
Published:
July 18, 2024
Title:
Learning Visual Grounding from Generative Vision and Language Model
Authors:
Shijie Wang, Dahun Kim, Ali Taalimi, Chen Sun, Weicheng Kuo

Integrating AI Tutors in a Programming Course
1. この論文は、どのような未解決問題を解決するのが目的でしたか？:
この論文の目的は、AIチューターの導入がプログラミング学習に与える影響を評価し、特に学生の成績や学習体験にどのような効果があるかを明らかにすることでした。AIチューターが学生の問いにどのように応答し、その応答の質がどのように評価されるかも重要な研究ポイントでした。
2. この論文は、どのようなデータを用いましたか？:
この研究では、AIチューターと学生との間の会話データ（248件の会話サンプル）、学生からのフィードバックを集めた調査データ、およびAIチューターを導入したクラスと導入していないクラスの成績データを比較分析するための成績データが使用されました。
3. この論文で、どのような未解決問題が解決できましたか？:
この研究では、AIチューターがプログラミング課題に対する学生の問いに対して高い応答品質（94%が「良い」と評価）を示し、学生の学習体験に肯定的な影響を与えることが明らかになりました。また、AIチューターの使用が成績にもある程度の肯定的な影響を与えていることが示されましたが、その効果は全体的な成績分布において限定的であることが分かりました。
4. 将来取り組むべき未解決問題として、何が残されていますか？:
AIチューターの導入が学生の成績に与える影響の詳細な因果関係の解明、AIチューターの応答の一貫性と詳細度の向上、非プログラミング関連の問題に対するAIチューターの適応能力の向上、さらに多様な教育環境でのAIチューターの効果を評価するためのさらなる研究が必要です。
Entry ID:
http://arxiv.org/abs/2407.15718v1
Published:
July 14, 2024
Title:
Integrating AI Tutors in a Programming Course
Authors:
Iris Ma, Alberto Krone Martins, Cristina Videira Lopes

stEnTrans: Transformer-based deep learning for spatial transcriptomics enhancement
1. この論文は、どのような未解決問題を解決するのが目的でしたか？:
この論文の目的は、空間トランスクリプトミクスデータの品質を全面的に向上させることで、未測定領域やシーケンス中に偶発的に失われた位置の遺伝子発現を推定し、すべてのスポットの発現を強化することでした。また、既存の技術の限界により、小さな局所領域での空間的発現パターンを持つ遺伝子を識別する統計的な力が低いという問題を解決することも目的としています。
2. この論文は、どのようなデータを用いましたか？:
この研究では、組織の空間座標を含む遺伝子発現行列のみを必要とし、組織画像などの他のデータに依存していません。具体的には、10X Visium IDCデータからの遺伝子ZNF703とMUC1のデータを用いて、stEnTransの性能を評価しています。
3. この論文で、どのような未解決問題が解決できましたか？:
この論文では、stEnTransを用いることで、遺伝子発現プロファイルの解像度を向上させ、空間的なパターンを持つ遺伝子を発見する助けとなり、疾患関連遺伝子がより顕著な空間パターンを持つようになりました。また、より生物学的に意味のある経路を発見する助けともなりました。
4. 将来取り組むべき未解決問題として、何が残されていますか？:
論文中では、特定の遺伝子発現プロファイルの向上には成功していますが、全ての種類の組織や状態において同様の高い精度で遺伝子発現プロファイルを再現できるかどうかは検証が必要です。また、異なるタイプの空間トランスクリプトミクスデータに対する方法の適用性や、より大規模なデータセットに対するスケーラビリティも今後の課題として挙げられます。
Entry ID:
http://arxiv.org/abs/2407.08224v1
Published:
July 11, 2024
Title:
stEnTrans: Transformer-based deep learning for spatial transcriptomics enhancement
Authors:
Shuailin Xue, Fangfang Zhu, Changmiao Wang, Wenwen Min

Edge Graph Intelligence: Reciprocally Empowering Edge Networks with Graph Intelligence
1. この論文の目的:
この論文は、グラフインテリジェンス（GI）とエッジネットワークの統合によるエッジグラフインテリジェンス（EGI）の概念を詳細に探求し、EGIの性能を最適化するためのモデルとエッジネットワークの動的適応を可能にするシステムの開発を目指しています。EGIのレベル評価も導入され、GIとエッジネットワークの相互作用を定量的に評価し、さらなる研究の方向性を提供することを目的としています。
2. 使用されたデータ:
具体的なデータセットの詳細は記載されていませんが、一般的にエッジネットワークとグラフデータを組み合わせたシミュレーションや実験が行われていることが示唆されています。これには、エッジデバイス上でのGIモデルの推論やトレーニングデータが含まれる可能性があります。
3. 解決された問題:
この論文では、GIとエッジネットワークの統合による相互作用の理解を深め、EGIの概念を明確に定義しました。また、異なるレベルでのEGIの評価方法を提案することで、EGIシステムの設計と評価のための枠組みを提供し、GIモデルとエッジネットワークの動的適応を実現するための基盤を築きました。
4. 残された未解決問題:
EGIシステムのさらなる最適化と、特定のアプリケーションシナリオやリソース予算に応じたカスタマイズ可能なEGIソリューションの開発が必要です。また、実世界の多様な環境でのEGIの適用とその効果の検証、さらにはGIとエッジネットワークの統合による新たな問題点の特定と解決が今後の課題として挙げられます。
Entry ID:
http://arxiv.org/abs/2407.15320v1
Published:
July 07, 2024
Title:
Edge Graph Intelligence: Reciprocally Empowering Edge Networks with Graph Intelligence
Authors:
Liekang Zeng, Shengyuan Ye, Xu Chen, Xiaoxi Zhang, Ju Ren, Jian Tang, Yang Yang, Xuemin, Shen

Towards Automated Functional Equation Proving: A Benchmark Dataset and A Domain-Specific In-Context Agent
1. この論文は、どのような未解決問題を解決するのが目的でしたか？:
この論文は、関数方程式の問題を自動で解決するためのシステムFEAS（Functional Equation Automated Solver）を開発し、特にLean言語を用いた証明生成の自動化とエラーハンドリングの強化を目的としています。このシステムは、LLM（Large Language Model）を活用し、自然言語での証明戦略の提示からLean言語への翻訳までを行うマルチステージ応答生成プロセスを導入しています。
2. この論文は、どのようなデータを用いましたか？:
論文では、Lean言語で記述された関数方程式の問題とその証明をデータとして使用しています。具体的には、関数方程式に関する様々な仮定と目標状態が設定された問題を解決するために、これらの証明を生成・解析するためのデータを用いています。
3. この論文で、どのような未解決問題が解決できましたか？:
FEASは、関数方程式の問題に対して、高レベルの証明戦略を自然言語で生成し、それをLean言語の証明に翻訳する能力を持っています。また、生成された証明の中の個々のブロックを独立して処理することで、エラーからの回復と有効な証明セグメントの活用が可能となり、全体としての証明が完全でなくても部分的には正しい証明を利用することができるようになりました。
4. 将来取り組むべき未解決問題として、何が残されていますか？:
将来的には、さらに多様な関数方程式の問題に対応できるようシステムの汎用性を高めること、エラーハンドリングのさらなる強化、そしてLean言語以外の証明言語への対応拡大が求められます。また、自然言語での証明戦略生成の精度向上や、より複雑な数学的構造を理解し証明する能力の向上も重要な課題です。
Entry ID:
http://arxiv.org/abs/2407.14521v1
Published:
July 05, 2024
Title:
Towards Automated Functional Equation Proving: A Benchmark Dataset and A Domain-Specific In-Context Agent
Authors:
Mahdi Buali, Robert Hoehndorf

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