Fugu-MT 論文翻訳(概要): LLMs for Generating and Evaluating Counterfactuals: A Comprehensive Study

論文の概要: LLMs for Generating and Evaluating Counterfactuals: A Comprehensive Study

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.00722v1
Date: Fri, 26 Apr 2024 11:57:21 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-05-03 21:02:11.726339
Title: LLMs for Generating and Evaluating Counterfactuals: A Comprehensive Study
Title（参考訳）: 対物生成・評価のためのLCM--総合的研究
Authors: Van Bach Nguyen, Paul Youssef, Jörg Schlötterer, Christin Seifert,
Abstract要約: 大規模言語モデル (LLM) は, NLP タスクにおいて顕著な性能を示したが, 高品質な対実数 (CF) の生成における有効性はいまだ不明である。我々は、いくつかの共通LCMを比較し、そのCFを評価し、本質的なメトリクスとこれらのCFがデータ拡張に与える影響を評価した。その結果, LLMは流動性CFを生成するが, 誘導される変化を最小限に抑えるのに苦慮していることがわかった。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.7731115923558143
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: As NLP models become more complex, understanding their decisions becomes more crucial. Counterfactuals (CFs), where minimal changes to inputs flip a model's prediction, offer a way to explain these models. While Large Language Models (LLMs) have shown remarkable performance in NLP tasks, their efficacy in generating high-quality CFs remains uncertain. This work fills this gap by investigating how well LLMs generate CFs for two NLU tasks. We conduct a comprehensive comparison of several common LLMs, and evaluate their CFs, assessing both intrinsic metrics, and the impact of these CFs on data augmentation. Moreover, we analyze differences between human and LLM-generated CFs, providing insights for future research directions. Our results show that LLMs generate fluent CFs, but struggle to keep the induced changes minimal. Generating CFs for Sentiment Analysis (SA) is less challenging than NLI where LLMs show weaknesses in generating CFs that flip the original label. This also reflects on the data augmentation performance, where we observe a large gap between augmenting with human and LLMs CFs. Furthermore, we evaluate LLMs' ability to assess CFs in a mislabelled data setting, and show that they have a strong bias towards agreeing with the provided labels. GPT4 is more robust against this bias and its scores correlate well with automatic metrics. Our findings reveal several limitations and point to potential future work directions.
Abstract（参考訳）: NLPモデルはより複雑になるにつれて、その決定を理解することがより重要になる。インプットへの最小限の変更がモデルの予測を反転させる対物(CF)は、これらのモデルを説明する方法を提供する。 LLM(Large Language Models)はNLPタスクにおいて顕著な性能を示したが、高品質なCFの生成における有効性はまだ不明である。この研究は、LLMが2つのNLUタスクに対していかにCFを生成するかを調べることで、このギャップを埋める。我々は、複数の共通LCMの総合的な比較を行い、それらのCFを評価し、本質的なメトリクスとこれらのCFがデータ拡張に与える影響を評価する。さらに,人間とLLMの生成するCFの差異を分析し,今後の研究の方向性について考察する。その結果, LLMは流動性CFを生成するが, 誘導される変化を最小限に抑えるのに苦慮していることがわかった。感性分析のためのCFの生成は、LLMが元のラベルを反転させるCFの生成の弱点を示すNLIよりも困難ではない。これは、人間とLLMのCF間の大きなギャップを観察するデータ拡張性能にも反映している。さらに,LLMのCF評価能力を評価するとともに,ラベルに適合する傾向が強いことを示す。 GPT4は、このバイアスに対してより堅牢であり、スコアは自動メトリクスとよく相関する。我々の発見は、いくつかの限界と将来的な仕事の方向性を示す。

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