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/2402.09282v4
- Date: Sun, 24 Mar 2024 07:06:19 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-27 01:35:51.205215
- 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手法によるNLPタスク性能向上のための大規模言語モデルの活用
- Authors: Yining Huang, Keke Tang, Meilian Chen,
- Abstract要約: 本研究は, BERTモデルの性能向上を図るため, GPT-4の能力を活用した3段階学習戦略について検討する。
LLM アノテーションと LLM アノテーションを混合したデータを用いて BERT を訓練し,従来の手法に対する LLM アノテーションの有効性を分析した。
以上の結果から,蒸留とオリジナルデータの戦略的混合がBERTのNER能力を著しく高めていることが示唆された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8704964543257245
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Emerging Large Language Models (LLMs) like GPT-4 have revolutionized Natural Language Processing (NLP), showing potential in traditional tasks such as Named Entity Recognition (NER). Our study explores a three-phase training strategy that harnesses GPT-4's capabilities to enhance the BERT model's performance on NER. Initially, GPT-4 annotates a subset of the CONLL2003 and additional BBC dataset without fine-tuning. We then train BERT using a mix of original and LLM-annotated data, analyzing the efficacy of LLM annotations against traditional methods. The second phase involves comparative experiments with different training regimens, assessing the synergy between distilled and original data. We observe that sequential strategies, particularly a simple mix of training first with distilled data followed by original data, significantly boost performance. In the third phase, we investigate various data blending techniques, including sigmoid and power decay functions, to optimize the training process further. Our results indicate that a strategic mix of distilled and original data markedly elevates the NER capabilities of BERT. Our approach presents a scalable methodology that reduces manual annotation costs and increases efficiency, making it especially pertinent in resource-limited and closed-network environments. The study concludes that while the 'Simple Mix' strategy yields the best results, understanding its underlying mechanisms requires further research. Future work will also focus on refining prompt designs and enhancing annotation selection processes, aiming to extend our methodology to diverse NLP tasks.
- Abstract（参考訳）: GPT-4のような新しい大規模言語モデル (LLM) は自然言語処理 (NLP) に革命をもたらし、名前付きエンティティ認識 (NER) のような従来のタスクに潜在的な可能性を示している。
本研究は, BERTモデルの性能向上を図るため, GPT-4の能力を活用した3段階学習戦略について検討する。
当初、GPT-4はCONLL2003と追加のBBCデータセットのサブセットを微調整なしで注釈付けしていた。
BERT は,従来の LLM アノテーションと LLM アノテーションを混合したデータを用いて学習し,従来の手法に対する LLM アノテーションの有効性を解析する。
第2フェーズでは、異なるトレーニングレギュレータで比較実験を行い、蒸留されたデータと元のデータの相乗効果を評価する。
シーケンシャルな戦略、特に蒸留データとオリジナルデータとを併用した単純な訓練が、パフォーマンスを大幅に向上させるのを観察する。
第3フェーズでは,シグモイドやパワー崩壊関数などの各種データブレンディング技術について検討し,トレーニングプロセスをさらに最適化する。
以上の結果から,蒸留とオリジナルデータの戦略的混合がBERTのNER能力を著しく高めていることが示唆された。
提案手法は,手作業によるアノテーションのコスト削減と効率の向上を図り,特にリソース制限やクローズドネットワーク環境において意味のある手法である。
この研究は、"Simple Mix"戦略が最良の結果をもたらす一方で、その基盤となるメカニズムを理解するにはさらなる研究が必要であると結論付けている。
今後の作業は、様々なNLPタスクに方法論を拡張することを目的として、プロンプトデザインの洗練とアノテーション選択プロセスの強化にも焦点をあてる。
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