論文の概要: Improving Sentence Embeddings with Automatic Generation of Training Data Using Few-shot Examples

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.15132v2
• Date: Fri, 2 Aug 2024 08:49:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-05 18:23:26.703362
• Title: Improving Sentence Embeddings with Automatic Generation of Training Data Using Few-shot Examples
• Title（参考訳）: 簡単な例によるトレーニングデータの自動生成による文埋め込みの改善
• Authors: Soma Sato, Hayato Tsukagoshi, Ryohei Sasano, Koichi Takeda,
• Abstract要約: 大規模な手書き注釈付きデータセットを使わずに文の埋め込みを改善することを目的としている。 数ショットの学習による自動データセット生成に注力し、数ショットの例を活用するための適切な方法を探る。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.946626388239443
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Decoder-based large language models (LLMs) have shown high performance on many tasks in natural language processing. This is also true for sentence embedding learning, where a decoder-based model, PromptEOL, has achieved the best performance on semantic textual similarity (STS) tasks. However, PromptEOL requires a manually annotated natural language inference (NLI) dataset for fine-tuning. We aim to improve sentence embeddings without using large manually annotated datasets by automatically generating an NLI dataset with an LLM and using it for fine-tuning of PromptEOL. To achieve this, we explore methods of data generation suitable for sentence embedding learning in this study. Specifically, we will focus on automatic dataset generation through few-shot learning and explore the appropriate methods to leverage few-shot examples. Experimental results on the STS tasks demonstrate that our approach outperforms existing models in settings without large manually annotated datasets.
• Abstract（参考訳）: デコーダベースの大規模言語モデル(LLM)は、自然言語処理における多くのタスクにおいて高いパフォーマンスを示している。 これは文埋め込み学習にも当てはまり、デコーダベースのモデルであるPromptEOLは、セマンティックテキスト類似性(STS)タスクで最高のパフォーマンスを達成した。 しかし、PromptEOLは微調整のために手動で注釈付き自然言語推論(NLI)データセットを必要とする。 我々は,LLM を用いて NLI データセットを自動生成し,それを PromptEOL の微調整に用いることにより,手動で注釈付きデータセットを用いることなく文の埋め込みを改善することを目的としている。 そこで本研究では,文埋め込み学習に適したデータ生成手法について検討する。 具体的には、数ショットの学習による自動データセット生成に焦点を当て、数ショットの例を活用するための適切な方法を探る。 STSタスクの実験結果から,提案手法は手作業による大規模なアノテートデータセットを使わずに,既存のモデルよりも優れていることが示された。

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