論文の概要: Increasing Diversity While Maintaining Accuracy: Text Data Generation with Large Language Models and Human Interventions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.04140v1
• Date: Wed, 7 Jun 2023 04:27:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-08 16:17:55.574874
• Title: Increasing Diversity While Maintaining Accuracy: Text Data Generation with Large Language Models and Human Interventions
• Title（参考訳）: 精度を維持しながら多様性を高める:大規模言語モデルによるテキストデータ生成と人間の介入
• Authors: John Joon Young Chung, Ece Kamar, Saleema Amershi
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、他のモデルのトレーニングや評価のためにテキストデータを生成するために用いられる。 LLMベースのテキストデータ生成において,高い多様性と精度を実現するために,人間とAIのパートナーシップを検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.464763055981933
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) can be used to generate text data for training and evaluating other models. However, creating high-quality datasets with LLMs can be challenging. In this work, we explore human-AI partnerships to facilitate high diversity and accuracy in LLM-based text data generation. We first examine two approaches to diversify text generation: 1) logit suppression, which minimizes the generation of languages that have already been frequently generated, and 2) temperature sampling, which flattens the token sampling probability. We found that diversification approaches can increase data diversity but often at the cost of data accuracy (i.e., text and labels being appropriate for the target domain). To address this issue, we examined two human interventions, 1) label replacement (LR), correcting misaligned labels, and 2) out-of-scope filtering (OOSF), removing instances that are out of the user's domain of interest or to which no considered label applies. With oracle studies, we found that LR increases the absolute accuracy of models trained with diversified datasets by 14.4%. Moreover, we found that some models trained with data generated with LR interventions outperformed LLM-based few-shot classification. In contrast, OOSF was not effective in increasing model accuracy, implying the need for future work in human-in-the-loop text data generation.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(llm)は、他のモデルのトレーニングや評価のためにテキストデータを生成するために使用できる。 しかし、llmで高品質なデータセットを作成するのは困難である。 本研究では,LLMベースのテキストデータ生成において,高い多様性と精度を実現するために,人間とAIのパートナーシップを検討する。 まずテキスト生成を多様化する2つのアプローチについて検討する。 1) ロジット抑制は,すでに頻繁に生成されている言語の発生を最小限に抑える。 2) 温度サンプリングは, トークンサンプリングの確率を平らにする。 多様化アプローチはデータの多様性を高めるが、多くの場合、データ精度(テキストやラベルが対象のドメインに適している)の犠牲になる。 この問題に対処するため、我々は2つの人間の介入を検討した。 1)ラベル置換(lr)、ミスアライメントの修正、及び 2) スコープ外フィルタリング(OOSF)、ユーザの関心領域外または考慮されたラベルが適用されないインスタンスの削除。 オラクルの研究により、LRは多様なデータセットで訓練されたモデルの絶対精度を14.4%向上させることがわかった。 さらに、LR干渉によるデータ生成を訓練したモデルでは、LLMによる少数ショット分類よりも優れていた。 これとは対照的に、OOSFはモデル精度を高めるには効果がなく、将来のヒューマン・イン・ザ・ループのテキストデータ生成の必要性が示唆された。

関連論文リスト

• Generating Realistic Tabular Data with Large Language Models [49.03536886067729]
  大規模言語モデル(LLM)は多様なタスクに使われてきたが、特徴と対象変数の正確な相関は捉えていない。 そこで本研究では,LLMに基づく3つの重要な改良を加えて,実データの特徴クラス相関を正しく把握する手法を提案する。 実験の結果,本手法は下流タスクにおいて,20個のデータセット上で10個のSOTAベースラインを著しく上回っていることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-29T04:14:32Z)
• DARG: Dynamic Evaluation of Large Language Models via Adaptive Reasoning Graph [70.79413606968814]
  本稿では,適応推論グラフ展開(DARG)によるLCMの動的評価を導入し,複雑性と多様性を制御した現在のベンチマークを動的に拡張する。 具体的には、まず現在のベンチマークでデータポイントの推論グラフを抽出し、それから推論グラフを摂動させて新しいテストデータを生成する。 このような新しく生成されたテストサンプルは、元のベンチマークと同様の言語的多様性を維持しながら、複雑さのレベルが異なる可能性がある。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-25T04:27:53Z)
• Retrieval-Augmented Data Augmentation for Low-Resource Domain Tasks [66.87070857705994]
  低リソース環境では、データ拡張に使用するシードデータサンプルの量は極めて少ない。 本稿では、他のデータセットから豊富なサンプルを組み込むことで、トレーニングデータを増強する新しい手法を提案する。 このアプローチは、生成されたデータが関連性だけでなく、限られたシードデータだけで達成できるものよりも多様であることを保証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-21T02:45:46Z)
• A Simple yet Efficient Ensemble Approach for AI-generated Text Detection [0.5840089113969194]
  大規模言語モデル(LLM)は、人間の文章によく似たテキストを生成する際、顕著な能力を示した。 人工的に生成されたテキストと人間が作成したテキストを区別できる自動化アプローチを構築することが不可欠である。 本稿では,複数の構成 LLM からの予測をまとめて,シンプルで効率的な解を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-06T13:11:02Z)
• LLMaAA: Making Large Language Models as Active Annotators [32.57011151031332]
  本稿では,大規模な言語モデルをアノテータとして利用し,それをアクティブな学習ループに配置して,アノテートを効率的に行うLLMaAAを提案する。 我々は、エンティティ認識と関係抽出という、2つの古典的NLPタスクの実験と分析を行う。 LLMaAAでは、LLM生成ラベルからトレーニングされたタスク固有のモデルが、数百の注釈付きサンプルで教師より優れている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-30T14:54:15Z)
• RegaVAE: A Retrieval-Augmented Gaussian Mixture Variational Auto-Encoder for Language Modeling [79.56442336234221]
  可変オートエンコーダ(VAE)に基づく検索拡張言語モデルであるRegaVAEを紹介する。 テキストコーパスを潜在空間にエンコードし、ソースとターゲットの両方のテキストから現在と将来の情報をキャプチャする。 各種データセットに対する実験結果から,テキスト生成品質と幻覚除去の大幅な改善が示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-16T16:42:01Z)
• MLLM-DataEngine: An Iterative Refinement Approach for MLLM [62.30753425449056]
  本稿では,データ生成,モデルトレーニング,評価を橋渡しする新しいクローズドループシステムを提案する。 各ループ内で、MLLM-DataEngineはまず評価結果に基づいてモデルの弱点を分析する。 ターゲットとして,異なる種類のデータの比率を調整する適応型バッドケースサンプリングモジュールを提案する。 品質については、GPT-4を用いて、各データタイプで高品質なデータを生成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-25T01:41:04Z)
• Improving Classifier Robustness through Active Generation of Pairwise Counterfactuals [22.916599410472102]
  本稿では,カウンターファクト・ジェネレーティブ・モデルを用いて多種多様なカウンターファクト・モデルを生成する新しいフレームワークを提案する。 少量の人間注釈付き対実データ(10%)で、学習ラベルを用いた対実データ拡張データセットを生成することができることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-22T23:19:01Z)
• Self-augmented Data Selection for Few-shot Dialogue Generation [18.794770678708637]
  我々は,MR-to-Text生成問題に対処するために,自己学習フレームワークを採用する。 我々は,我々の生成モデルが最も不確実なデータを選択するための新しいデータ選択戦略を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-19T16:25:50Z)
• Improving Classifier Training Efficiency for Automatic Cyberbullying Detection with Feature Density [58.64907136562178]
  言語支援の異なる特徴前処理手法を用いて特徴密度(FD)の有効性を検討した。 データセットの複雑さを推定することで、必要な実験の数を削減できると仮定する。 データセットの言語的複雑さの違いにより、言語的に支援された単語前処理の有効性を議論することが可能になる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-02T15:48:28Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。