論文の概要: Large Language Model Is Not a Good Few-shot Information Extractor, but a Good Reranker for Hard Samples!

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.08559v1
• Date: Wed, 15 Mar 2023 12:20:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-03-16 14:01:34.442864
• Title: Large Language Model Is Not a Good Few-shot Information Extractor, but a Good Reranker for Hard Samples!
• Title（参考訳）: 大型の言語モデルは、あまり良くない情報エクストラクタだが、ハードサンプルのための良いリランカだ!
• Authors: Yubo Ma, Yixin Cao, YongChing Hong, Aixin Sun
• Abstract要約: 本稿では,Large Language Models (LLMs) は,一般的には実効的な少数ショット情報抽出器ではないことを示す。 本稿では,SLMがフィルタとして機能し,LLMがリランカとして機能する適応型フィルタ-then-rerankパラダイムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.87862935808854
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have made remarkable strides in various tasks. However, whether they are competitive few-shot solvers for information extraction (IE) tasks and surpass fine-tuned small Pre-trained Language Models (SLMs) remains an open problem. This paper aims to provide a thorough answer to this problem, and moreover, to explore an approach towards effective and economical IE systems that combine the strengths of LLMs and SLMs. Through extensive experiments on eight datasets across three IE tasks, we show that LLMs are not effective few-shot information extractors in general, given their unsatisfactory performance in most settings and the high latency and budget requirements. However, we demonstrate that LLMs can well complement SLMs and effectively solve hard samples that SLMs struggle with. Building on these findings, we propose an adaptive filter-then-rerank paradigm, in which SLMs act as filters and LLMs act as rerankers. By utilizing LLMs to rerank a small portion of difficult samples identified by SLMs, our preliminary system consistently achieves promising improvements (2.1% F1-gain on average) on various IE tasks, with acceptable cost of time and money.
• Abstract（参考訳）: 大きな言語モデル(LLM)は、様々なタスクにおいて顕著な進歩を遂げています。 しかし、それらが情報抽出(IE)タスクの競合的数ショットソルバであり、微調整された小さな事前学習言語モデル(SLM)を超越するか否かは未解決のままである。 本稿は, LLM と SLM の強みを組み合わせた実効的かつ経済的な IE システムへのアプローチを検討することを目的としている。 3つのIEタスクにまたがる8つのデータセットに関する広範な実験を通して、LLMは、ほとんどの設定で不満足な性能と高いレイテンシと予算要件を考えると、一般的には有効でないことを示す。 しかし, LLM は SLM を十分に補完し, SLM が抱えるハードサンプルを効果的に解決できることを示す。 そこで本研究では,slmがフィルタとして,llmがリランクとして機能する適応型フィルタ・then-rerankパラダイムを提案する。 LLMを用いてSLMが特定したサンプルのごく一部を再現することにより,各IEタスクにおける有望な改善(2.1% F1ゲイン)を実現し,時間と費用を許容できる。

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