論文の概要: In-Context Learning and Fine-Tuning GPT for Argument Mining
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.06699v1
- Date: Mon, 10 Jun 2024 18:01:55 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-12 20:35:12.743577
- Title: In-Context Learning and Fine-Tuning GPT for Argument Mining
- Title（参考訳）: argument Miningのための文脈学習と微調整GPT
- Authors: Jérémie Cabessa, Hugo Hernault, Umer Mushtaq,
- Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、NLPやディープラーニングにおいて広く普及している。
本稿では,kNN を用いたサンプル選択と多数決の組立を組み合わせた ATC のための ICL 戦略を提案する。
In the training-free ICL setting, we show that GPT-4 can able to leverage relevant information from only few demonstration example。
この設定では、GPT-3.5はATCの最先端性能を達成する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Large Language Models (LLMs) have become ubiquitous in NLP and deep learning. In-Context Learning (ICL) has been suggested as a bridging paradigm between the training-free and fine-tuning LLMs settings. In ICL, an LLM is conditioned to solve tasks by means of a few solved demonstration examples included as prompt. Argument Mining (AM) aims to extract the complex argumentative structure of a text, and Argument Type Classification (ATC) is an essential sub-task of AM. We introduce an ICL strategy for ATC combining kNN-based examples selection and majority vote ensembling. In the training-free ICL setting, we show that GPT-4 is able to leverage relevant information from only a few demonstration examples and achieve very competitive classification accuracy on ATC. We further set up a fine-tuning strategy incorporating well-crafted structural features given directly in textual form. In this setting, GPT-3.5 achieves state-of-the-art performance on ATC. Overall, these results emphasize the emergent ability of LLMs to grasp global discursive flow in raw text in both off-the-shelf and fine-tuned setups.
- Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、NLPやディープラーニングにおいて広く普及している。
In-Context Learning (ICL) は、トレーニングフリーと微調整 LLM 設定の間のブリッジングパラダイムとして提案されている。
ICLでは、LLMはプロンプトを含むいくつかの解決された実演例を用いてタスクを解くよう条件付けられている。
Argument Mining (AM) はテキストの複雑な議論構造を抽出することを目的としており、Argument Type Classification (ATC) はAMの重要なサブタスクである。
我々は、kNNに基づくサンプル選択と多数決のアンサンブルを組み合わせたATCのためのICL戦略を導入する。
In the training-free ICL set, we show that GPT-4 can able to leverage relevant information from only few demonstration example and achieve very competitive classification accuracy on ATC。
我々はさらに、テキスト形式で直接与えられる構造的特徴をうまく組み込んだ微調整戦略を構築した。
この設定では、GPT-3.5はATCの最先端性能を達成する。
これらの結果から,LLMが生テキスト中の大域的分散フローをオフザシェルフと微調整の両方で把握できることが示唆された。
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