論文の概要: Large Language Models Are Zero-Shot Text Classifiers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.01044v1
• Date: Sat, 2 Dec 2023 06:33:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-05 19:26:59.118667
• Title: Large Language Models Are Zero-Shot Text Classifiers
• Title（参考訳）: 大型言語モデルはゼロショットテキスト分類器である
• Authors: Zhiqiang Wang, Yiran Pang, Yanbin Lin
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、自然言語処理(NLP)の様々なサブカテゴリで広く使われている。 NLPでは、テキスト分類の問題はかなりの焦点が当てられているが、高価な計算コスト、時間消費、目に見えないクラスに対する堅牢なパフォーマンスに関連するいくつかの制限に直面している。 思考促進チェーン(CoT)の提案により、ステップ推論プロンプトを用いてゼロショット学習(ZSL)を用いてLLMを実装できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.617781755808837
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Retrained large language models (LLMs) have become extensively used across various sub-disciplines of natural language processing (NLP). In NLP, text classification problems have garnered considerable focus, but still faced with some limitations related to expensive computational cost, time consumption, and robust performance to unseen classes. With the proposal of chain of thought prompting (CoT), LLMs can be implemented using zero-shot learning (ZSL) with the step by step reasoning prompts, instead of conventional question and answer formats. The zero-shot LLMs in the text classification problems can alleviate these limitations by directly utilizing pretrained models to predict both seen and unseen classes. Our research primarily validates the capability of GPT models in text classification. We focus on effectively utilizing prompt strategies to various text classification scenarios. Besides, we compare the performance of zero shot LLMs with other state of the art text classification methods, including traditional machine learning methods, deep learning methods, and ZSL methods. Experimental results demonstrate that the performance of LLMs underscores their effectiveness as zero-shot text classifiers in three of the four datasets analyzed. The proficiency is especially advantageous for small businesses or teams that may not have extensive knowledge in text classification.
• Abstract（参考訳）: Retrained Large Language Model (LLM) は、自然言語処理(NLP)のサブカテゴリで広く使われている。 NLPでは、テキスト分類の問題はかなりの焦点が当てられているが、高価な計算コスト、時間消費、目に見えないクラスに対する堅牢なパフォーマンスに関連するいくつかの制限に直面している。 思考促進の連鎖(CoT)の提案により、従来の質問や回答形式の代わりにステップ推論プロンプトを用いてゼロショット学習(ZSL)を用いてLLMを実装できる。 テキスト分類問題におけるゼロショット LLM は、事前訓練されたモデルを直接利用して、目に見えないクラスと見えないクラスの両方を予測することにより、これらの制限を緩和することができる。 本研究は主にテキスト分類におけるGPTモデルの有効性を検証する。 我々は,様々なテキスト分類シナリオにプロンプト戦略を効果的に活用することに注力する。 さらに,従来の機械学習手法,ディープラーニング手法,ZSL手法など,ゼロショットLLMの性能とアートテキスト分類手法の他の状態との比較を行った。 実験の結果,LLMの性能は,解析した4つのデータセットのうち3つにおいてゼロショットテキスト分類器としての有効性を裏付けることがわかった。 習熟度は特に、テキスト分類の知識が乏しい中小企業やチームにとって有利である。

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