論文の概要: Visualizing Linguistic Diversity of Text Datasets Synthesized by Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.11364v1
• Date: Fri, 19 May 2023 00:53:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-22 16:52:11.170629
• Title: Visualizing Linguistic Diversity of Text Datasets Synthesized by Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルによるテキストデータセットの言語多様性の可視化
• Authors: Emily Reif, Minsuk Kahng, Savvas Petridis
• Abstract要約: LinguisticLensは,データセットの構文的多様性を理解し解析するための,新たなインタラクティブな可視化ツールである。 テキストデータセットの階層的な可視化をサポートしており、ユーザーは概要を素早くスキャンし、個々の例を検査することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.998401829996758
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) can be used to generate smaller, more refined datasets via few-shot prompting for benchmarking, fine-tuning or other use cases. However, understanding and evaluating these datasets is difficult, and the failure modes of LLM-generated data are still not well understood. Specifically, the data can be repetitive in surprising ways, not only semantically but also syntactically and lexically. We present LinguisticLens, a novel inter-active visualization tool for making sense of and analyzing syntactic diversity of LLM-generated datasets. LinguisticLens clusters text along syntactic, lexical, and semantic axes. It supports hierarchical visualization of a text dataset, allowing users to quickly scan for an overview and inspect individual examples. The live demo is available at shorturl.at/zHOUV.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、ベンチマークや微調整、その他のユースケースのための数ショットプロンプトを通じて、より小さくより洗練されたデータセットを生成するために使用することができる。 しかし、これらのデータセットの理解と評価は困難であり、llm生成データの障害モードはまだよく分かっていない。 特に、データは、意味的にだけでなく、構文的にも、語彙的にも、驚くほど反復的です。 LLM生成したデータセットの構文的多様性を理解し解析するための新しい対話型可視化ツールLinguisticLensを提案する。 languagelensは、構文、語彙、セマンティック軸に沿ってテキストをクラスターする。 テキストデータセットの階層的な視覚化をサポートし、ユーザーは概要をすばやくスキャンし、個々の例を検査できる。 ライブデモは shorturl.at/zHOUV で公開されている。

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