このツールによって出力される標準の XML フォーマットは階層的なタグ付けシステムを採用しており、というメタデータ・タグ付けによってコンテンツ・ソースの正確な記述を実現している。この構造化された入力により、LLM は異なるデータ・ソースのセマンティックな境界をより正確に理解できることが実験で実証されている。
具体的な実装では、GitHubリポジトリは.py/.mdのようなファイルを再帰的にスキャンし、github_repositoryタイプとしてカプセル化する。学術論文は変換され、arxiv_paperとしてラベル付けされる。理解精度が30%以上向上した。
技術文書処理のケースでは、ChatGPTのようなモデルは、ウェブコンテンツがweb_documentationタイプでタグ付けされている場合、章構造をより効率的に抽出できることを示しています。開発者は、XML テンプレートを修正することで、特定のシナリオにおけるモデルのパフォーマンスをさらに最適化することもできます。
この答えは記事から得たものである。OneFileLLM: 複数のデータソースを単一のテキストファイルに統合について































