学業でも仕事でも、Webページや
PDF資料、あるいはプレゼンテーション資料などを
読み込む機会は多いものです。
これらの資料は、長文でもあり、
複雑な構造を持った資料であるために
大規模言語モデルを用いて要約をしようとした時、
思ったような答えが返ってこない場合があります。
米スタンフォード大学と米Adobe Researchなどの
研究グループは、WebページやPDF論文、
プレゼンテーション資料などの複雑な構造からなる
特定のドキュメントに対するテキストプロントに
適切に回答する大規模言語モデル（LLM）向けの
新たな方法を提案。
その検証を行うため、約900の質問と
90の文書からなるデータセットを作成し。
評価実験を行った結果わかったこととは？
詳しくはリンク記事でご確認ください。
PDF論文やプレゼン資料から「表3を説明して」「5〜7ページを要約して」などの指示に回答 米Adobeなど「PDFTriage」開発：Innovative Tech – ITmedia NEWS
米スタンフォード大学と米Adobe Researchの研究者らは、WebページやPDF論文、プレゼンテーション資料などの複雑な構造からなる特定のドキュメントに対するテキストプロントに適切に回答する、大規模言語モデル向けの方法を提案した研究報告を発表した。
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