論文の概要: Exploiting Asymmetry for Synthetic Training Data Generation: SynthIE and the Case of Information Extraction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.04132v2
• Date: Sun, 29 Oct 2023 14:24:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-31 23:03:40.001237
• Title: Exploiting Asymmetry for Synthetic Training Data Generation: SynthIE and the Case of Information Extraction
• Title（参考訳）: 合成学習データ生成のための爆発的非対称性:SynthIEと情報抽出事例
• Authors: Martin Josifoski, Marija Sakota, Maxime Peyrard, Robert West
• Abstract要約: 本研究は,大規模言語モデルでは直接解けないタスクに対しても,有用なデータを合成的に生成できることを示唆する。 我々は、1.8Mのデータポイントのデータセットを合成的に生成し、人間の評価において既存のデータセットと比較して優れた品質を確立する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.51694365908817
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) have great potential for synthetic data generation. This work shows that useful data can be synthetically generated even for tasks that cannot be solved directly by LLMs: for problems with structured outputs, it is possible to prompt an LLM to perform the task in the reverse direction, by generating plausible input text for a target output structure. Leveraging this asymmetry in task difficulty makes it possible to produce large-scale, high-quality data for complex tasks. We demonstrate the effectiveness of this approach on closed information extraction, where collecting ground-truth data is challenging, and no satisfactory dataset exists to date. We synthetically generate a dataset of 1.8M data points, establish its superior quality compared to existing datasets in a human evaluation, and use it to finetune small models (220M and 770M parameters), termed SynthIE, that outperform the prior state of the art (with equal model size) by a substantial margin of 57 absolute points in micro-F1 and 79 points in macro-F1. Code, data, and models are available at https://github.com/epfl-dlab/SynthIE.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、合成データ生成に大きな可能性を秘めている。 本研究は,LLMが直接解決できないタスクに対しても,有用なデータを合成的に生成できることを示し,構造化された出力の問題に対して,目標出力構造に対する可塑性入力テキストを生成することにより,LLMに逆方向のタスクを実行するように促すことが可能である。 この非対称性をタスク難易度に活用することで、複雑なタスクに対して大規模で高品質なデータを生成することができる。 提案手法の有効性は, 地上データ収集が困難であり, 十分なデータセットが存在しない閉情報抽出に有効であることを示す。 我々は、1.8Mのデータポイントのデータセットを合成的に生成し、人間の評価において既存のデータセットと比較して優れた品質を確立し、それをSynthIEと呼ばれる小さなモデル(220Mと770Mのパラメータ)の微粒化に利用し、マイクロF1の57の絶対点とマクロF1の79の点の実質的なマージンで芸術の先行状態(同じモデルサイズ)を上回ります。 コード、データ、モデルはhttps://github.com/epfl-dlab/synthieで入手できる。

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