論文の概要: Which Model Shall I Choose? Cost/Quality Trade-offs for Text Classification Tasks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.07006v1
• Date: Tue, 17 Jan 2023 16:51:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-18 13:33:36.306107
• Title: Which Model Shall I Choose? Cost/Quality Trade-offs for Text Classification Tasks
• Title（参考訳）: どのモデルを選びましょうか。 テキスト分類タスクのコスト/品質トレードオフ
• Authors: Shi Zong, Josh Seltzer, Jiahua (Fiona) Pan, Kathy Cheng, Jimmy Lin
• Abstract要約: 本稿では,テキスト分類タスクに着目し,この課題の定量的分析を行う。 分類精度を主指標として,様々なモデルの分類器の性能を評価する。 次に、推論に必要なサンプルが多数存在するような状況におけるモデル選択について議論する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.102139944928936
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Industry practitioners always face the problem of choosing the appropriate model for deployment under different considerations, such as to maximize a metric that is crucial for production, or to reduce the total cost given financial concerns. In this work, we focus on the text classification task and present a quantitative analysis for this challenge. Using classification accuracy as the main metric, we evaluate the classifiers' performances for a variety of models, including large language models, along with their associated costs, including the annotation cost, training (fine-tuning) cost, and inference cost. We then discuss the model choices for situations like having a large number of samples needed for inference. We hope our work will help people better understand the cost/quality trade-offs for the text classification task.
• Abstract（参考訳）: 産業実践者は、生産に欠かせないメートル法を最大化したり、与えられた財政的懸念の総コストを削減したりするなど、異なる考慮のもと、デプロイメントの適切なモデルを選択するという問題に常に直面する。 本研究では,テキスト分類タスクに着目し,この課題の定量的分析を行う。 分類精度を主指標として,大規模言語モデルを含む様々なモデルの分類器の性能と,アノテーションコスト,訓練(微調整)コスト,推論コストなどの関連するコストを評価する。 次に,推論に必要なサンプルを多数持つような状況に対するモデル選択について論じる。 私たちの仕事が、テキスト分類タスクのコストと品質のトレードオフを理解するのに役立つことを願っています。

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