論文の概要: Large Language Model as Attributed Training Data Generator: A Tale of Diversity and Bias

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.15895v2
• Date: Wed, 18 Oct 2023 02:07:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-19 20:01:20.952581
• Title: Large Language Model as Attributed Training Data Generator: A Tale of Diversity and Bias
• Title（参考訳）: 帰属訓練データジェネレータとしての大規模言語モデル:多様性とバイアスの物語
• Authors: Yue Yu, Yuchen Zhuang, Jieyu Zhang, Yu Meng, Alexander Ratner, Ranjay Krishna, Jiaming Shen, Chao Zhang
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、最近、様々な自然言語処理(NLP)タスクのためのトレーニングデータジェネレータとして活用されている。 本稿では,多様な属性を持つプロンプトを用いたトレーニングデータ生成について検討する。 属性付きプロンプトは、結果のモデルの性能の観点から、単純なクラス条件プロンプトより優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 92.41919689753051
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) have been recently leveraged as training data generators for various natural language processing (NLP) tasks. While previous research has explored different approaches to training models using generated data, they generally rely on simple class-conditional prompts, which may limit the diversity of the generated data and inherit systematic biases of LLM. Thus, we investigate training data generation with diversely attributed prompts (e.g., specifying attributes like length and style), which have the potential to yield diverse and attributed generated data. Our investigation focuses on datasets with high cardinality and diverse domains, wherein we demonstrate that attributed prompts outperform simple class-conditional prompts in terms of the resulting model's performance. Additionally, we present a comprehensive empirical study on data generation encompassing vital aspects like bias, diversity, and efficiency, and highlight three key observations: firstly, synthetic datasets generated by simple prompts exhibit significant biases, such as regional bias; secondly, attribute diversity plays a pivotal role in enhancing model performance; lastly, attributed prompts achieve the performance of simple class-conditional prompts while utilizing only 5\% of the querying cost of ChatGPT associated with the latter. The data and code are available on \url{https://github.com/yueyu1030/AttrPrompt}.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、最近、様々な自然言語処理(NLP)タスクのためのトレーニングデータジェネレータとして活用されている。 従来の研究では、生成データを用いたモデルトレーニングのさまざまなアプローチが検討されているが、一般的には、生成されたデータの多様性を制限し、LLMの系統的バイアスを継承する、単純なクラス条件のプロンプトに依存している。 そこで本研究では,多様な属性を持つプロンプト(例えば,長さやスタイルなどの属性を指定する)を用いたトレーニングデータ生成について検討する。 本研究は,高い濃度と多様なドメインを持つデータセットに着目し,帰属プロンプトが,結果モデルの性能の点で単純なクラス条件プロンプトよりも優れていることを示す。 Additionally, we present a comprehensive empirical study on data generation encompassing vital aspects like bias, diversity, and efficiency, and highlight three key observations: firstly, synthetic datasets generated by simple prompts exhibit significant biases, such as regional bias; secondly, attribute diversity plays a pivotal role in enhancing model performance; lastly, attributed prompts achieve the performance of simple class-conditional prompts while utilizing only 5\% of the querying cost of ChatGPT associated with the latter. データとコードは \url{https://github.com/yueyu1030/attrprompt} で入手できる。

関連論文リスト

• Evaluating LLM Prompts for Data Augmentation in Multi-label Classification of Ecological Texts [1.565361244756411]
  大規模言語モデル(LLM)は自然言語処理(NLP)タスクにおいて重要な役割を果たす。 本研究では,ロシアのソーシャルメディアにおけるグリーンプラクティスの言及を検出するために,プロンプトベースのデータ拡張を適用した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-22T12:37:41Z)
• 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)
• Forewarned is Forearmed: Leveraging LLMs for Data Synthesis through Failure-Inducing Exploration [90.41908331897639]
  大規模言語モデル(LLM)は、多種多様な高品質なタスク特化データのトレーニングの恩恵を受けている。 本稿では,効果的なトレーニングサンプルを自動生成する新しい手法であるReverseGenを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-22T06:43:28Z)
• LLM-Select: Feature Selection with Large Language Models [64.5099482021597]
  大規模言語モデル(LLM)は、データサイエンスの標準ツールに匹敵するパフォーマンスで、最も予測可能な機能を選択することができる。 以上の結果から,LSMはトレーニングに最適な機能を選択するだけでなく,そもそもどの機能を収集すべきかを判断する上でも有用である可能性が示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-02T22:23:40Z)
• Self-Evolved Diverse Data Sampling for Efficient Instruction Tuning [47.02160072880698]
  モデル自体が等しくあるいはそれ以上に効果的であるサブセットを積極的にサンプリングできる自己進化メカニズムを導入します。 データサンプリング技術の鍵は、選択したサブセットの多様性の向上にあります。 3つのデータセットとベンチマークにわたる大規模な実験は、DiverseEvolの有効性を示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-14T14:10:40Z)
• AnnoLLM: Making Large Language Models to Be Better Crowdsourced Annotators [98.11286353828525]
  GPT-3.5シリーズのモデルは、様々なNLPタスクにまたがる顕著な少数ショットとゼロショットの能力を示している。 本稿では,2段階のアプローチを取り入れたAnnoLLMを提案する。 我々はAnnoLLMを用いた対話型情報検索データセットを構築した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-29T17:03:21Z)
• Meta-learning Pathologies from Radiology Reports using Variance Aware Prototypical Networks [3.464871689508835]
  本稿では,数ショットのテキスト分類のためのプロトタイプネットワークの簡易拡張を提案する。 我々の主な考えは、クラスプロトタイプをガウスに置き換え、サンプルを適切なクラスセントロイドの近くでクラスタ化することを奨励する正規化項を導入することである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-22T05:22:29Z)
• CHALLENGER: Training with Attribution Maps [63.736435657236505]
  ニューラルネットワークのトレーニングに属性マップを利用すると、モデルの正規化が向上し、性能が向上することを示す。 特に、我々の汎用的なドメインに依存しないアプローチは、ビジョン、自然言語処理、時系列タスクにおける最先端の結果をもたらすことを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-30T13:34:46Z)

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。