論文の概要: Understanding the Dataset Practitioners Behind Large Language Model Development

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.16611v2
• Date: Mon, 1 Apr 2024 19:58:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-04 08:29:27.834543
• Title: Understanding the Dataset Practitioners Behind Large Language Model Development
• Title（参考訳）: 大規模言語モデル開発の背景にあるデータセットの実践者を理解する
• Authors: Crystal Qian, Emily Reif, Minsuk Kahng,
• Abstract要約: 私たちは、Googleというテクノロジー企業における“データセットの実践者”の役割を定義します。 我々は,これらの実践者の横断的なインタビューを行う。 データ品質が最優先事項であるにも関わらず、データ品質とそれを評価する方法に関するコンセンサスはほとんどありません。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.48392160519422
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: As large language models (LLMs) become more advanced and impactful, it is increasingly important to scrutinize the data that they rely upon and produce. What is it to be a dataset practitioner doing this work? We approach this in two parts: first, we define the role of "dataset practitioners" by performing a retrospective analysis on the responsibilities of teams contributing to LLM development at a technology company, Google. Then, we conduct semi-structured interviews with a cross-section of these practitioners (N=10). We find that although data quality is a top priority, there is little consensus around what data quality is and how to evaluate it. Consequently, practitioners either rely on their own intuition or write custom code to evaluate their data. We discuss potential reasons for this phenomenon and opportunities for alignment.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)がより高度で影響力のあるものになるにつれて、彼らが依存し、生成するデータを精査することがますます重要になっている。 この仕事をしているデータセットの実践者は何でしょう? まず、Googleのテクノロジー企業であるLLM開発に貢献するチームの責任を振り返り分析することで、"データセット実践者"の役割を定義します。 そして,これらの実践者の断面(N=10)で半構造化インタビューを行う。 データ品質が最優先事項であるにも関わらず、データ品質とそれを評価する方法に関するコンセンサスはほとんどありません。 その結果、実践者は自身の直感に頼るか、独自のコードを書いてデータを評価する。 この現象の潜在的な理由と調整の機会について論じる。

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