Fugu-MT 論文翻訳(概要): Active Label Correction for Building LLM-based Modular AI Systems

論文の概要: Active Label Correction for Building LLM-based Modular AI Systems

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.05467v2
Date: Fri, 17 May 2024 19:35:49 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-05-21 23:40:18.929634
Title: Active Label Correction for Building LLM-based Modular AI Systems
Title（参考訳）: LLMに基づくモジュール型AIシステム構築のための能動ラベル補正
Authors: Karan Taneja, Ashok Goel,
Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)はHuggingGPTやMicrosoft Bing Chatなどのモジュール型AIシステムの構築に使用されている。そこで本研究では,データセットのごく一部だけを調べることで,データ品質の向上に有効なラベル補正手法を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8057006406834466
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Large Language Models (LLMs) have been used to build modular AI systems such as HuggingGPT, Microsoft Bing Chat, and more. To improve such systems after deployment using the data collected from human interactions, each module can be replaced by a fine-tuned model but the annotations received from LLMs are low quality. We propose that active label correction can be used to improve the data quality by only examining a fraction of the dataset. In this paper, we analyze the noise in datasets annotated by ChatGPT and study denoising it with human feedback. Our results show that active label correction can lead to oracle performance with feedback on fewer examples than the number of noisy examples in the dataset across three different NLP tasks.
Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)はHuggingGPTやMicrosoft Bing Chatなどのモジュール型AIシステムの構築に使用されている。ヒューマンインタラクションから収集したデータを用いてデプロイ後のシステムを改善するため、各モジュールを微調整モデルに置き換えることができるが、LLMから受信したアノテーションは低品質である。そこで本研究では,データセットのごく一部だけを調べることで,データ品質の向上に有効なラベル補正手法を提案する。本稿では,ChatGPTがアノテートしたデータセットのノイズを分析し,人間のフィードバックで雑音を識別する。その結果,3つのNLPタスクにまたがるデータセットのノイズの多いサンプル数よりも少ないサンプルに対するフィードバックで,活発なラベル補正がオラクルのパフォーマンス向上につながることが示唆された。

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