論文の概要: ArcheType: A Novel Framework for Open-Source Column Type Annotation using Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.18208v1
• Date: Fri, 27 Oct 2023 15:31:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-30 13:19:57.812979
• Title: ArcheType: A Novel Framework for Open-Source Column Type Annotation using Large Language Models
• Title（参考訳）: ArcheType: 大規模言語モデルを用いたオープンソースのカラム型アノテーションフレームワーク
• Authors: Benjamin Feuer, Yurong Liu, Chinmay Hegde, Juliana Freire
• Abstract要約: ArcheTypeは、コンテキストサンプリング、即時シリアライゼーション、モデルクエリ、ラベルリマッピングのための、シンプルで実用的な方法である。 ドメイン固有の3つのベンチマークを含むゼロショットおよび微調整のCTAに対して、最先端の性能を新たに確立する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.16599463833913
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Existing deep-learning approaches to semantic column type annotation (CTA) have important shortcomings: they rely on semantic types which are fixed at training time; require a large number of training samples per type and incur large run-time inference costs; and their performance can degrade when evaluated on novel datasets, even when types remain constant. Large language models have exhibited strong zero-shot classification performance on a wide range of tasks and in this paper we explore their use for CTA. We introduce ArcheType, a simple, practical method for context sampling, prompt serialization, model querying, and label remapping, which enables large language models to solve column type annotation problems in a fully zero-shot manner. We ablate each component of our method separately, and establish that improvements to context sampling and label remapping provide the most consistent gains. ArcheType establishes new state-of-the-art performance on both zero-shot and fine-tuned CTA, including three new domain-specific benchmarks, which we release, along with the code to reproduce our results at https://github.com/penfever/ArcheType.
• Abstract（参考訳）: 既存のセマンティックカラム型アノテーション(CTA)に対するディープラーニングアプローチには、トレーニング時に固定されたセマンティックタイプに依存すること、型毎のトレーニングサンプルを大量に必要とし、大量のランタイム推論コストを発生させること、新しいデータセットで型が一定である場合でもパフォーマンスが低下する、という重大な欠点がある。 大規模言語モデルは幅広いタスクにおいて強いゼロショット分類性能を示しており,本論文ではctaへの応用について検討する。 archetypeは,コンテキストサンプリング,プロンプトシリアライズ,モデルクエリ,ラベルリマップといった,単純な実用的な方法で,大規模な言語モデルによる列型アノテーション問題をゼロショット方式で解決する手法である。 提案手法の各コンポーネントを個別にアブレーションし、コンテキストサンプリングとラベルリマッピングの改善により、最も一貫した利得が得られることを示す。 archetypeは、ゼロショットと微調整されたctaの両方で、新しい最先端のパフォーマンスを確立します。これには、3つの新しいドメイン固有のベンチマークが含まれています。

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