論文の概要: Effects of diversity incentives on sample diversity and downstream model performance in LLM-based text augmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.06643v2
• Date: Thu, 15 Feb 2024 11:14:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-16 20:51:18.772657
• Title: Effects of diversity incentives on sample diversity and downstream model performance in LLM-based text augmentation
• Title（参考訳）: LLMテキスト強化における多様性インセンティブがサンプル多様性および下流モデル性能に及ぼす影響
• Authors: Jan Cegin, Branislav Pecher, Jakub Simko, Ivan Srba, Maria Bielikova, Peter Brusilovsky
• Abstract要約: クラウドソーシングにおいて確立された3つのテキスト多様性インセンティブ手法について検討する。 タブー語によって多様性が最も増大することが示されるが、下流モデルの性能はヒントを伴って最高である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.647958966528349
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The latest generative large language models (LLMs) have found their application in data augmentation tasks, where small numbers of text samples are LLM-paraphrased and then used to fine-tune downstream models. However, more research is needed to assess how different prompts, seed data selection strategies, filtering methods, or model settings affect the quality of paraphrased data (and downstream models). In this study, we investigate three text diversity incentive methods well established in crowdsourcing: taboo words, hints by previous outlier solutions, and chaining on previous outlier solutions. Using these incentive methods as part of instructions to LLMs augmenting text datasets, we measure their effects on generated texts lexical diversity and downstream model performance. We compare the effects over 5 different LLMs, 6 datasets and 2 downstream models. We show that diversity is most increased by taboo words, but downstream model performance is highest with hints.
• Abstract（参考訳）: 最新の生成型大規模言語モデル(LLM)は、少数のテキストサンプルをLLMで表現し、下流モデルの微調整に使用するデータ拡張タスクにその応用を見出した。 しかしながら、異なるプロンプト、シードデータ選択戦略、フィルタリング方法、モデル設定がパラフレッシュデータ(および下流モデル)の品質に与える影響を評価するには、さらなる研究が必要である。 本研究では,クラウドソーシングにおいて確立された3つのテキスト多様性インセンティブ手法について検討した。 これらのインセンティブ手法を,テキストデータセットを拡張したllmの指示の一部として用いることで,語彙の多様性と下流モデルの性能を計測する。 5つの異なるLLM、6つのデータセット、2つの下流モデルに対する効果を比較した。 タブー語によって多様性は最も増大するが、下流モデルのパフォーマンスはヒントとともに最高である。

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