論文の概要: Harnessing Large Language Models as Post-hoc Correctors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.13414v1
• Date: Tue, 20 Feb 2024 22:50:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-22 17:42:58.837476
• Title: Harnessing Large Language Models as Post-hoc Correctors
• Title（参考訳）: ポストホック補正器としての大規模言語モデル
• Authors: Zhiqiang Zhong and Kuangyu Zhou and Davide Mottin
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、機械学習(ML)モデルのパフォーマンスを最小限のコストで改善することができる。 提案するトレーニングフリーフレームワークLlmCorrにより,LLMがポストホックな修正器として機能し,任意のMLモデルの予測に対する修正を提案する。 実験の結果,LlmCorrは複数のモデルの性能を最大39%向上することがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.067145619709089
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: As Machine Learning (ML) models grow in size and demand higher-quality training data, the expenses associated with re-training and fine-tuning these models are escalating rapidly. Inspired by recent impressive achievements of Large Language Models (LLMs) in different fields, this paper delves into the question: can LLMs efficiently improve an ML's performance at a minimal cost? We show that, through our proposed training-free framework LlmCorr, an LLM can work as a post-hoc corrector to propose corrections for the predictions of an arbitrary ML model. In particular, we form a contextual knowledge database by incorporating the dataset's label information and the ML model's predictions on the validation dataset. Leveraging the in-context learning capability of LLMs, we ask the LLM to summarise the instances in which the ML model makes mistakes and the correlation between primary predictions and true labels. Following this, the LLM can transfer its acquired knowledge to suggest corrections for the ML model's predictions. Our experimental results on the challenging molecular predictions show that LlmCorr improves the performance of a number of models by up to 39%.
• Abstract（参考訳）: 機械学習(ML)モデルのサイズが拡大し、高品質なトレーニングデータを必要としているため、これらのモデルの再トレーニングと微調整に関連するコストは急速に増大しています。 様々な分野における大規模言語モデル(llm)の最近の印象的な成果に触発されて、llmは最小限のコストでmlのパフォーマンスを効率的に改善できるか? 提案するトレーニングフリーフレームワークLlmCorrにより,LLMはポストホックな修正器として機能し,任意のMLモデルの予測に対する修正を提案する。 特に,検証データセットにデータセットのラベル情報とmlモデルの予測を組み込むことにより,文脈知識データベースを形成する。 LLMの文脈内学習能力を活用することで,MLモデルが誤りを犯した事例と,一次予測と真のラベルとの相関を要約する。 その後、LLMは取得した知識を変換してMLモデルの予測の修正を提案する。 分子予測実験の結果,LlmCorrは複数のモデルの性能を最大39%向上することがわかった。

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