HyperAIHyperAI
منذ 15 أيام

rLLM: تعلّم الجدول العلاقة باستخدام LLMs

Weichen Li, Xiaotong Huang, Jianwu Zheng, Zheng Wang, Chaokun Wang, Li Pan, Jianhua Li
rLLM: تعلّم الجدول العلاقة باستخدام LLMs
الملخص

نقدم rLLM (relationLLM)، وهي مكتبة مبنية على PyTorch مصممة لتعلم الجداول العلاقاتية (RTL) باستخدام النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs). الفكرة الأساسية تكمن في تفكيك الشبكات العصبية الرسومية الأحدث، والنماذج اللغوية الكبيرة، والشبكات العصبية الجدولية إلى وحدات معيارية، مما يمكّن من بناء نماذج جديدة من نوع RTL بسرعة وبطريقة بسيطة تُعرف بـ "الدمج، والمحاذاة، والتدريب المشترك". لتبسيط استخدام rLLM، نقدّم طريقة بسيطة لتعلم الجداول العلاقاتية تُسمى \textbf{BRIDGE}. بالإضافة إلى ذلك، نقدّم ثلاث قواعد بيانات جدولية علاقاتية جديدة (TML1M، TLF2K، وTACM12K) تم تطويرها عبر تحسين قواعد بيانات كلاسيكية. نأمل أن تُصبح rLLM إطارًا تطويريًا مفيدًا وسهل الاستخدام لمهام متعلقة بتعلم الجداول العلاقاتية. يمكن الوصول إلى الكود الخاص بنا من خلال: https://github.com/rllm-project/rllm.

rLLM: تعلّم الجدول العلاقة باستخدام LLMs | أحدث الأوراق البحثية | HyperAI