論文の概要: Scaling Laws for Discriminative Classification in Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.15765v1
• Date: Fri, 24 May 2024 17:58:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-27 12:51:30.736861
• Title: Scaling Laws for Discriminative Classification in Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルにおける識別的分類のためのスケーリング法則
• Authors: Dean Wyatte, Fatemeh Tahmasbi, Ming Li, Thomas Markovich,
• Abstract要約: 言語モデリングタスクを識別的分類タスクとして再定義することで、LLMを使用して顧客サポートの支持者を増強できるシステムを提案する。 オフラインとオンラインの両方の実験の結果を提示し,実験システムのオフラインゲインと統計的に有意なオンラインリフトを観測した。 モデルのサイズ、レイテンシ、正確性に関するトレードオフの空間について議論し、将来的なアプリケーションを提案することで、私たちは締めくくっています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.56747083508457
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Modern large language models (LLMs) represent a paradigm shift in what can plausibly be expected of machine learning models. The fact that LLMs can effectively generate sensible answers to a diverse range of queries suggests that they would be useful in customer support applications. While powerful, LLMs have been observed to be prone to hallucination which unfortunately makes their near term use in customer support applications challenging. To address this issue we present a system that allows us to use an LLM to augment our customer support advocates by re-framing the language modeling task as a discriminative classification task. In this framing, we seek to present the top-K best template responses for a customer support advocate to use when responding to a customer. We present the result of both offline and online experiments where we observed offline gains and statistically significant online lifts for our experimental system. Along the way, we present observed scaling curves for validation loss and top-K accuracy, resulted from model parameter ablation studies. We close by discussing the space of trade-offs with respect to model size, latency, and accuracy as well as and suggesting future applications to explore.
• Abstract（参考訳）: 現代の大規模言語モデル(LLM)は、機械学習モデルに期待できることのパラダイムシフトを表している。 LLMが多種多様なクエリに対して有効な答えを効果的に生成できるという事実は、顧客サポートアプリケーションに有用であろうことを示唆している。 LLMは強力だが、幻覚の傾向が強く、残念ながら顧客サポートアプリケーションでは短期的に利用することが困難である。 この問題に対処するために,言語モデリングタスクを識別的分類タスクとして再定義することで,LLMを使用して顧客サポートの支持者を増強するシステムを提案する。 このフレーミングでは、カスタマーサポート支持者が顧客に対応する際に使用する、トップKのテンプレートレスポンスを提示する。 オフラインとオンラインの両方の実験の結果を提示し,実験システムのオフラインゲインと統計的に有意なオンラインリフトを観測した。 その過程で,モデルパラメータアブレーション研究の結果,検証損失とトップK精度のスケーリング曲線が得られた。 モデルのサイズ、レイテンシ、正確性に関するトレードオフの空間について議論し、将来的なアプリケーションを提案することで、私たちは締めくくっています。

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