論文の概要: Effective Proxy for Human Labeling: Ensemble Disagreement Scores in Large Language Models for Industrial NLP

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.05619v2
• Date: Mon, 20 Nov 2023 01:24:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-22 18:11:28.519616
• Title: Effective Proxy for Human Labeling: Ensemble Disagreement Scores in Large Language Models for Industrial NLP
• Title（参考訳）: 人間ラベリングのための効果的なプロキシ--大規模nlp言語モデルにおけるアンサンブル不一致点
• Authors: Wei Du, Laksh Advani, Yashmeet Gambhir, Daniel J Perry, Prashant Shiralkar, Zhengzheng Xing, and Aaron Colak
• Abstract要約: アンサンブル不一致スコアは、ゼロショット、少数ショット、微調整の設定において、言語モデルに対する人間のラベル付けのプロキシとして機能することを示す。 様々な言語やドメインにわたる結果から、平均誤差(MAE)が0.4%、平均13.8%のモデル性能が銀ラベルよりも優れているという評価結果が得られた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.429005147017301
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) have demonstrated significant capability to generalize across a large number of NLP tasks. For industry applications, it is imperative to assess the performance of the LLM on unlabeled production data from time to time to validate for a real-world setting. Human labeling to assess model error requires considerable expense and time delay. Here we demonstrate that ensemble disagreement scores work well as a proxy for human labeling for language models in zero-shot, few-shot, and fine-tuned settings, per our evaluation on keyphrase extraction (KPE) task. We measure fidelity of the results by comparing to true error measured from human labeled ground truth. We contrast with the alternative of using another LLM as a source of machine labels, or silver labels. Results across various languages and domains show disagreement scores provide a better estimation of model performance with mean average error (MAE) as low as 0.4% and on average 13.8% better than using silver labels.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、多数のNLPタスクにまたがる一般化能力を示す。 業界アプリケーションでは、実世界の環境での検証のために、ラベルのない製品データに対するllmのパフォーマンスを評価することが不可欠である。 モデルエラーを評価するには、かなりのコストと時間を要する。 本稿では,kpe(keyphrase extraction)タスクの評価に基づいて,ゼロショット,少数ショット,微調整設定における言語モデルのヒューマンラベリングのプロキシとして,アンサンブル不一致スコアが有効であることを示す。 我々は、人間のラベル付き基底真理から測定した真の誤りと比較し、結果の忠実度を測定する。 他のllmをマシンラベルやシルバーラベルのソースとして使用する方法とは対照的です。 様々な言語やドメインにわたる結果から、平均誤差(MAE)が0.4%、平均13.8%のモデル性能が銀ラベルよりも優れているという評価結果が得られた。

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