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AIDB Daily Papers

行方不明者捜査のための合意形成型マルチLLMパイプライン

原題: A Consensus-Driven Multi-LLM Pipeline for Missing-Person Investigations
著者: Joshua Castillo, Ravi Mukkamala
公開日: 2026-03-09 | 分野: LLM NLP 安全性 ファインチューニング データセット 機械学習 AI 情報抽出 テキスト

※ 日本語タイトル・ポイントはAIによる自動生成です。正確な内容は原論文をご確認ください。

ポイント

  • Guardian LLMパイプラインは、行方不明者捜査を支援する情報抽出・処理システムです。
  • タスク特化型LLMと合意形成エンジンにより、複数のモデルの出力を比較・調整する点が新しいです。
  • QLoRAによるファインチューニングで強化し、構造化抽出器としてLLMの保守的な利用を重視します。

Abstract

The first 72 hours of a missing-person investigation are critical for successful recovery. Guardian is an end-to-end system designed to support missing-child investigation and early search planning. This paper presents the Guardian LLM Pipeline, a multi-model system in which LLMs are used for intelligent information extraction and processing related to missing-person search operations. The pipeline coordinates end-to-end execution across task-specialized LLM models and invokes a consensus LLM engine that compares multiple model outputs and resolves disagreements. The pipeline is further strengthened by QLoRA-based fine-tuning, using curated datasets. The presented design aligns with prior work on weak supervision and LLM-assisted annotation, emphasizing conservative, auditable use of LLMs as structured extractors and labelers rather than unconstrained end-to-end decision makers.

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