論文の概要: LLM-augmented Preference Learning from Natural Language

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.08523v1
• Date: Thu, 12 Oct 2023 17:17:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-14 08:34:46.696179
• Title: LLM-augmented Preference Learning from Natural Language
• Title（参考訳）: 自然言語によるLLM強化推論学習
• Authors: Inwon Kang, Sikai Ruan, Tyler Ho, Jui-Chien Lin, Farhad Mohsin, Oshani Seneviratne, Lirong Xia
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、より大きな文脈長を扱う。 LLM は、ターゲットテキストが大きければ SotA を一貫して上回る。 ゼロショット学習よりもパフォーマンスが向上する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.700169351688768
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Finding preferences expressed in natural language is an important but challenging task. State-of-the-art(SotA) methods leverage transformer-based models such as BERT, RoBERTa, etc. and graph neural architectures such as graph attention networks. Since Large Language Models (LLMs) are equipped to deal with larger context lengths and have much larger model sizes than the transformer-based model, we investigate their ability to classify comparative text directly. This work aims to serve as a first step towards using LLMs for the CPC task. We design and conduct a set of experiments that format the classification task into an input prompt for the LLM and a methodology to get a fixed-format response that can be automatically evaluated. Comparing performances with existing methods, we see that pre-trained LLMs are able to outperform the previous SotA models with no fine-tuning involved. Our results show that the LLMs can consistently outperform the SotA when the target text is large -- i.e. composed of multiple sentences --, and are still comparable to the SotA performance in shorter text. We also find that few-shot learning yields better performance than zero-shot learning.
• Abstract（参考訳）: 自然言語で表現される好みを見つけることは重要であるが、難しい課題である。 State-of-the-art(SotA)メソッドはBERT、RoBERTaなどのトランスフォーマーモデルとグラフアテンションネットワークのようなグラフニューラルアーキテクチャを利用する。 大規模言語モデル (llms) は, 文脈長の増大に対応し, モデルサイズがトランスフォーマーモデルよりもはるかに大きいため, 比較テキストを直接分類する能力について検討する。 この作業は、CPCタスクにLLMを使用するための第一歩として機能することを目的としている。 我々は、分類タスクをLSMの入力プロンプトにフォーマットする一連の実験を設計し、実行し、自動評価可能な定型応答を得るための方法論を設計する。 既存の手法と比較すると、事前学習されたLLMは、微調整を伴わずに以前のSotAモデルより優れていることが分かる。 以上の結果から,LLMは複数文からなるテキストが大きければ SotA を一貫して上回り,短いテキストでは SotA に匹敵する性能を示した。 また、ゼロショット学習よりも少ないショット学習の方が優れたパフォーマンスが得られることもわかりました。

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