論文の概要: Enhancing Low-Resource LLMs Classification with PEFT and Synthetic Data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.02422v1
- Date: Wed, 3 Apr 2024 03:24:19 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-04 18:49:24.862255
- Title: Enhancing Low-Resource LLMs Classification with PEFT and Synthetic Data
- Title（参考訳）: PEFTと合成データを用いた低リソースLCM分類の強化
- Authors: Parth Patwa, Simone Filice, Zhiyu Chen, Giuseppe Castellucci, Oleg Rokhlenko, Shervin Malmasi,
- Abstract要約: 大規模言語モデル(LLMs)は、テキスト分類タスクにおいて、0ショットまたは数ショットの設定で動作する。
In-Context Learning (ICL) は通常、0ショット設定よりも精度が高いが、入力のプロンプトが長くなるため、効率性は高い。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.09359953556684
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Large Language Models (LLMs) operating in 0-shot or few-shot settings achieve competitive results in Text Classification tasks. In-Context Learning (ICL) typically achieves better accuracy than the 0-shot setting, but it pays in terms of efficiency, due to the longer input prompt. In this paper, we propose a strategy to make LLMs as efficient as 0-shot text classifiers, while getting comparable or better accuracy than ICL. Our solution targets the low resource setting, i.e., when only 4 examples per class are available. Using a single LLM and few-shot real data we perform a sequence of generation, filtering and Parameter-Efficient Fine-Tuning steps to create a robust and efficient classifier. Experimental results show that our approach leads to competitive results on multiple text classification datasets.
- Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLMs)は、テキスト分類タスクにおいて、0ショットまたは数ショットの設定で動作する。
In-Context Learning (ICL) は通常、0ショット設定よりも精度が高いが、入力のプロンプトが長くなるため、効率性は高い。
本稿では,ICLに匹敵する精度を保ちつつ,LLMを0ショットテキスト分類器と同等に効率よくする方法を提案する。
私たちのソリューションは、低リソース設定、すなわちクラス毎に4つの例しか利用できない場合にターゲットとします。
単一のLLMと数ショットの実データを用いて、ロバストで効率的な分類器を作成するために、生成、フィルタリング、パラメータ効率の良いファインチューニングの手順を実行する。
実験結果から,本手法は複数のテキスト分類データセットにおいて競合する結果をもたらすことが示された。
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