論文の概要: Does Synthetic Data Make Large Language Models More Efficient?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.07830v1
• Date: Wed, 11 Oct 2023 19:16:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-14 14:03:45.083485
• Title: Does Synthetic Data Make Large Language Models More Efficient?
• Title（参考訳）: 合成データは大きな言語モデルをより効率的にするか?
• Authors: Sia Gholami, Marwan Omar
• Abstract要約: 本稿では,NLPにおける合成データ生成のニュアンスについて考察する。 データ拡張の可能性や構造化品種の導入など、その利点を強調します。 テンプレートベースの合成データが現代の変圧器モデルの性能に与える影響を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Natural Language Processing (NLP) has undergone transformative changes with the advent of deep learning methodologies. One challenge persistently confronting researchers is the scarcity of high-quality, annotated datasets that drive these models. This paper explores the nuances of synthetic data generation in NLP, with a focal point on template-based question generation. By assessing its advantages, including data augmentation potential and the introduction of structured variety, we juxtapose these benefits against inherent limitations, such as the risk of overfitting and the constraints posed by pre-defined templates. Drawing from empirical evaluations, we demonstrate the impact of template-based synthetic data on the performance of modern transformer models. We conclude by emphasizing the delicate balance required between synthetic and real-world data, and the future trajectories of integrating synthetic data in model training pipelines. The findings aim to guide NLP practitioners in harnessing synthetic data's potential, ensuring optimal model performance in diverse applications.
• Abstract（参考訳）: 自然言語処理(NLP)は、ディープラーニング手法の出現とともに、変革的な変化を遂げた。 研究者が継続的に直面する課題の1つは、これらのモデルを駆動する高品質な注釈付きデータセットの不足である。 本稿では,NLPにおける合成データ生成のニュアンスについて,テンプレートベースの質問生成に焦点をあてて検討する。 データ拡張可能性や構造化品種の導入など,そのメリットを評価することで,オーバーフィットのリスクや事前定義されたテンプレートによる制約といった,固有の制限に対して,これらのメリットを調整します。 経験的評価から, テンプレートに基づく合成データが現代の変圧器モデルの性能に与える影響を実証する。 我々は、合成データと実世界のデータの微妙なバランスと、モデルトレーニングパイプラインに合成データを統合する将来の軌道を強調した。 本研究の目的は,NLP実践者が合成データの潜在能力を活用し,多様なアプリケーションにおいて最適なモデル性能を確保することである。

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