論文の概要: Large Language Models Enable Few-Shot Clustering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.00524v1
• Date: Sun, 2 Jul 2023 09:17:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-05 15:36:52.636625
• Title: Large Language Models Enable Few-Shot Clustering
• Title（参考訳）: フルショットクラスタリングが可能な大規模言語モデル
• Authors: Vijay Viswanathan, Kiril Gashteovski, Carolin Lawrence, Tongshuang Wu, Graham Neubig
• Abstract要約: 大規模言語モデルは、クエリ効率が良く、数発のセミ教師付きテキストクラスタリングを可能にするために、専門家のガイダンスを増幅できることを示す。 最初の2つのステージにLSMを組み込むことで、クラスタの品質が大幅に向上することがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 88.06276828752553
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Unlike traditional unsupervised clustering, semi-supervised clustering allows users to provide meaningful structure to the data, which helps the clustering algorithm to match the user's intent. Existing approaches to semi-supervised clustering require a significant amount of feedback from an expert to improve the clusters. In this paper, we ask whether a large language model can amplify an expert's guidance to enable query-efficient, few-shot semi-supervised text clustering. We show that LLMs are surprisingly effective at improving clustering. We explore three stages where LLMs can be incorporated into clustering: before clustering (improving input features), during clustering (by providing constraints to the clusterer), and after clustering (using LLMs post-correction). We find incorporating LLMs in the first two stages can routinely provide significant improvements in cluster quality, and that LLMs enable a user to make trade-offs between cost and accuracy to produce desired clusters. We release our code and LLM prompts for the public to use.
• Abstract（参考訳）: 従来の教師なしクラスタリングとは異なり、半教師付きクラスタリングでは、ユーザはデータに意味のある構造を提供でき、クラスタリングアルゴリズムがユーザの意図にマッチするのに役立つ。 半教師付きクラスタリングに対する既存のアプローチは、クラスタを改善するために専門家からのかなりの量のフィードバックを必要とします。 本稿では,大規模言語モデルがエキスパートの指導を増幅し,クエリ効率が良く,半教師なしのテキストクラスタリングを実現するかどうかを問う。 LLMはクラスタリングを改善するのに驚くほど効果的であることを示す。 クラスタリング前(入力機能の改善)、クラスタリング中(クラスタリングに制約を提供すること)、クラスタリング後(LLMのポストコレクションを使用)の3つの段階について検討する。 最初の2つのステージにLLMを組み込むことで、クラスタの品質が大幅に向上し、LLMはユーザが所望のクラスタを生成するためのコストと精度のトレードオフを可能にする。 私たちはコードをリリースし、一般向けにllmプロンプトを公開します。

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