LLMのオントロジーマッチング改善：合成データによるファインチューニング

この研究は、知識表現と統合に不可欠なタスクであるオントロジーマッチングにおいて、大規模言語モデル (LLM) のパフォーマンスを向上させるための実用的なアプローチを模索しています。合成データを使用したファインチューニングは、この分野でしばしば遭遇するデータ不足の問題に対処するための革新的な試みです。

• •中核となるアイデアは、オントロジーマッチングに特化したLLMのファインチューニングを中心に展開しています。
• •この方法は、データの制約を克服するために合成データを活用します。
• •これにより、より正確で堅牢な知識統合システムにつながる可能性があります。