論文の概要: Leveraging Large Language Models for Enhanced NLP Task Performance
through Knowledge Distillation and Optimized Training Strategies
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.09282v1
- Date: Wed, 14 Feb 2024 16:10:45 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-15 14:45:34.375573
- Title: Leveraging Large Language Models for Enhanced NLP Task Performance
through Knowledge Distillation and Optimized Training Strategies
- Title（参考訳）: 知識蒸留と最適化学習戦略によるnlpタスク性能向上のための大規模言語モデル活用
- Authors: Yining Huang
- Abstract要約: GPT-4のような大規模言語モデル(LLM)を従来の自然言語処理(NLP)タスクに統合することで、モデル性能を向上させる新たな道が開かれた。
本稿では, 思考の連鎖(CoT)を利用して, GPT-4から知識を抽出する手法を提案する。
提案手法は,まずGPT-4アノテートデータを用いて事前学習を行い,その後,蒸留法とオリジナルアノテートデータの組み合わせでモデルを精錬する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The integration of Large Language Models (LLMs) like GPT-4 into traditional
Natural Language Processing (NLP) tasks has opened new avenues for enhancing
model performance while reducing the reliance on extensive human annotations.
This paper presents a novel approach that leverages the Chain of Thought (CoT)
prompting technique to distill knowledge from GPT-4, subsequently applying it
to improve the efficiency and effectiveness of a smaller model, BERT, on Named
Entity Recognition (NER) tasks. Our method involves a two-phase training
process: initially employing GPT-4 annotated data for pre-training and then
refining the model with a combination of distilled and original human-annotated
data. The results demonstrate that our mixed-training strategy significantly
outperforms models trained solely on human annotations, achieving superior
F1-scores and showcasing a cost-effective solution for resource-limited or
closed-network settings. The study also discusses the challenges encountered,
such as LLM output variability and the tendency towards hallucinations,
proposing future work directions to enhance prompt design and annotation
selection. Our findings indicate a promising synergy between LLM insights and
traditional NLP techniques, paving the way for more accessible and robust NLP
applications.
- Abstract（参考訳）: gpt-4のような大規模言語モデル(llm)を従来の自然言語処理(nlp)タスクに統合することで、モデルのパフォーマンスを向上させるための新たな道を開いた。
本稿では,gpt-4から知識を抽出し,より小さなモデルであるbertの効率と有効性を改善するための,思考連鎖(cot)の促進手法を応用した新しいアプローチを提案する。
本手法は,まずGPT-4アノテートデータを用いて事前学習を行い,その後,蒸留法とオリジナルアノテートデータを組み合わせたモデルの改良を行う。
その結果, 混合学習戦略は, 人間のアノテーションのみを訓練したモデルよりも優れ, 優れたF1スコアを達成し, リソース制限やクローズドネットワーク設定のためのコスト効率の高いソリューションを示すことがわかった。
この研究ではまた、llm出力変動や幻覚への傾向といった課題についても論じ、迅速な設計とアノテーションの選択を促進するための今後の作業方向を提案する。
LLMの知見と従来のNLP技術との相乗効果が期待でき,よりアクセシブルで堅牢なNLPアプリケーションへの道を開いた。
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