論文の概要: Data Augmentation using Large Language Models: Data Perspectives, Learning Paradigms and Challenges

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.02990v4
• Date: Tue, 2 Jul 2024 07:59:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-03 12:13:48.919668
• Title: Data Augmentation using Large Language Models: Data Perspectives, Learning Paradigms and Challenges
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルを用いたデータ拡張:データパースペクティブ、学習パラダイム、課題
• Authors: Bosheng Ding, Chengwei Qin, Ruochen Zhao, Tianze Luo, Xinze Li, Guizhen Chen, Wenhan Xia, Junjie Hu, Anh Tuan Luu, Shafiq Joty,
• Abstract要約: データ強化(DA)は、データ収集を必要とせずにトレーニング例を多様化することにより、モデルパフォーマンスを向上させる重要な手法として登場した。 本調査では,大規模言語モデル(LLM)がDAに与える影響,特に自然言語処理(NLP)以降の文脈において,それらが持つ固有の課題と機会に対処する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.45993726498343
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In the rapidly evolving field of large language models (LLMs), data augmentation (DA) has emerged as a pivotal technique for enhancing model performance by diversifying training examples without the need for additional data collection. This survey explores the transformative impact of LLMs on DA, particularly addressing the unique challenges and opportunities they present in the context of natural language processing (NLP) and beyond. From both data and learning perspectives, we examine various strategies that utilize LLMs for data augmentation, including a novel exploration of learning paradigms where LLM-generated data is used for diverse forms of further training. Additionally, this paper highlights the primary open challenges faced in this domain, ranging from controllable data augmentation to multi-modal data augmentation. This survey highlights a paradigm shift introduced by LLMs in DA, and aims to serve as a comprehensive guide for researchers and practitioners.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の急速に発展する分野では,データ収集を必要とせずにトレーニング例を多様化することにより,データ拡張(DA)がモデル性能を向上させる重要な手法として出現している。 本調査では,LLMがDAに与える影響,特に自然言語処理(NLP)などにおいて,それらがもたらす固有の課題と機会について考察する。 データと学習の両面から、LLMをデータ強化に活用する様々な戦略を検討する。 さらに、制御可能なデータ拡張からマルチモーダルデータ拡張まで、この領域で直面している主要なオープン課題を強調した。 本調査は,LLMがDAで導入したパラダイムシフトに注目し,研究者や実践者のための総合的なガイドとして機能することを目的としている。

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