論文の概要: SEED: Domain-Specific Data Curation With Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.00749v3
• Date: Wed, 24 Apr 2024 09:50:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-26 23:47:37.599216
• Title: SEED: Domain-Specific Data Curation With Large Language Models
• Title（参考訳）: SEED: 大規模言語モデルによるドメイン特化データキュレーション
• Authors: Zui Chen, Lei Cao, Sam Madden, Tim Kraska, Zeyuan Shang, Ju Fan, Nan Tang, Zihui Gu, Chunwei Liu, Michael Cafarella,
• Abstract要約: LLM-as-compilerアプローチであるSEEDは,Large Language Models(LLM)を介して,ドメイン固有のデータキュレーションソリューションを自動的に生成する。 SEEDは、4つのLCMアシストモジュールから自動的に選択し、そのタスクに最も適したハイブリッド実行パイプラインを形成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.54280367957015
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Data curation tasks that prepare data for analytics are critical for turning data into actionable insights. However, due to the diverse requirements of applications in different domains, generic off-the-shelf tools are typically insufficient. As a result, data scientists often have to develop domain-specific solutions tailored to both the dataset and the task, e.g. writing domain-specific code or training machine learning models on a sufficient number of annotated examples. This process is notoriously difficult and time-consuming. We present SEED, an LLM-as-compiler approach that automatically generates domain-specific data curation solutions via Large Language Models (LLMs). Once the user describes a task, input data, and expected output, the SEED compiler produces a hybrid pipeline that combines LLM querying with more cost-effective alternatives, such as vector-based caching, LLM-generated code, and small models trained on LLM-annotated data. SEED features an optimizer that automatically selects from the four LLM-assisted modules and forms a hybrid execution pipeline that best fits the task at hand. To validate this new, revolutionary approach, we conducted experiments on $9$ datasets spanning over $5$ data curation tasks. In comparison to solutions that use the LLM on every data record, SEED achieves state-of-the-art or comparable few-shot performance, while significantly reducing the number of LLM calls.
• Abstract（参考訳）: 分析のためにデータを作成するデータキュレーションタスクは、データを実行可能な洞察に変換する上で非常に重要です。 しかし、異なるドメインにおけるアプリケーションの多様な要求のため、一般的なオフザシェルフツールは一般的に不十分である。 その結果、データサイエンティストはデータセットとタスクの両方に適したドメイン固有のソリューションを開発する必要がある。 このプロセスは、非常に難しく、時間がかかります。 本稿では,Large Language Models (LLMs) を通じて,ドメイン固有のデータキュレーションソリューションを自動生成する LLM-as-compiler アプローチのSEEDを提案する。 ユーザがタスクや入力データ、期待される出力を記述すると、SEEDコンパイラは、LLMクエリと、ベクトルベースのキャッシュ、LLM生成コード、LLMアノテーション付きデータに基づいてトレーニングされた小さなモデルといった、よりコスト効率のよい代替品を組み合わせたハイブリッドパイプラインを生成する。 SEEDは4つのLCMアシストモジュールから自動的に選択するオプティマイザを備えており、そのタスクに最も適したハイブリッド実行パイプラインを形成している。 この新しい革命的アプローチを検証するために、私たちは5ドル以上のデータキュレーションタスクにまたがる9ドルのデータセットの実験を行いました。 すべてのデータレコードでLLMを使用するソリューションと比較して、SEEDは最先端または同等の数ショットのパフォーマンスを達成し、LLM呼び出しの数を著しく削減する。

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