論文の概要: Split and Rephrase with Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.11075v2
• Date: Tue, 19 Dec 2023 07:47:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-20 20:29:36.934871
• Title: Split and Rephrase with Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルによる分割と再帰
• Authors: David Ponce, Thierry Etchegoyhen, Jes\'us Calleja P\'erez, Harritxu Gete
• Abstract要約: Split and Rephrase タスクは、複雑な文を短い文法文の列に分割する。 本稿では,大きな言語モデルに基づくアプローチについて述べる。これはタスクのすべての主要な指標に対する大きなマージンによって,最先端の技術を向上する。 パラメータサイズが異なる微調整済みの事前学習言語モデルや、ゼロショットと少数ショットのインコンテキスト学習の適用など、さまざまな戦略を評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.7309692684728617
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The Split and Rephrase task, which consists in splitting complex sentences into a sequence of shorter grammatical sentences, while preserving the original meaning, can facilitate the processing of complex texts for humans and machines alike. In this work, we describe an approach based on large language models, which improves over the state of the art by large margins on all the major metrics for the task, on publicly available datasets. We also describe results from two human evaluations that further establish the significant improvements obtained with large language models and the viability of the approach. We evaluate different strategies, including fine-tuning pretrained language models of varying parameter size, and applying both zero-shot and few-shot in-context learning on instruction-tuned language models. Although the latter were markedly outperformed by fine-tuned models, they still achieved promising results overall. Our results thus demonstrate the strong potential of different variants of large language models for the Split and Rephrase task, using relatively small amounts of training samples and model parameters overall.
• Abstract（参考訳）: Split and Rephraseタスクは、複雑な文を短い文法文の列に分割し、本来の意味を保ちながら、人間や機械などの複雑なテキストの処理を容易にする。 本研究では,大規模言語モデルに基づくアプローチについて述べる。この手法は,公開データセット上で,タスクのすべての主要な指標に対する大きなマージンによって,最先端の技術を向上する。 また,大規模言語モデルによる大幅な改善と,その実現可能性を示す2つの人的評価の結果についても述べる。 パラメータサイズが異なる微調整済み言語モデルや、ゼロショットと少数ショットのインコンテキスト学習の両方をインストラクションチューニング言語モデルに適用するなど、さまざまな戦略を評価する。 後者は微調整されたモデルで顕著に優れていたが、全体としては有望な結果を得た。 そこで本研究では,比較的少量のトレーニングサンプルとモデルパラメータを用いて,スプライトとリフレーズタスクのための大規模言語モデルのバリエーションの強い可能性を示す。

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