論文の概要: LABOR-LLM: Language-Based Occupational Representations with Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.17972v3
• Date: Sat, 01 Mar 2025 04:10:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-04 15:02:13.269871
• Title: LABOR-LLM: Language-Based Occupational Representations with Large Language Models
• Title（参考訳）: LABOR-LLM:大規模言語モデルを用いた言語ベース作業表現
• Authors: Susan Athey, Herman Brunborg, Tianyu Du, Ayush Kanodia, Keyon Vafa,
• Abstract要約: CAREERは、キャリア履歴の関数として労働者の次の仕事を予測する。 本稿では,履歴書に基づく基礎モデルを大規模言語モデルに置き換える方法を検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.909328013944567
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Vafa et al. (2024) introduced a transformer-based econometric model, CAREER, that predicts a worker's next job as a function of career history (an "occupation model"). CAREER was initially estimated ("pre-trained") using a large, unrepresentative resume dataset, which served as a "foundation model," and parameter estimation was continued ("fine-tuned") using data from a representative survey. CAREER had better predictive performance than benchmarks. This paper considers an alternative where the resume-based foundation model is replaced by a large language model (LLM). We convert tabular data from the survey into text files that resemble resumes and fine-tune the LLMs using these text files with the objective to predict the next token (word). The resulting fine-tuned LLM is used as an input to an occupation model. Its predictive performance surpasses all prior models. We demonstrate the value of fine-tuning and further show that by adding more career data from a different population, fine-tuning smaller LLMs surpasses the performance of fine-tuning larger models.
• Abstract（参考訳）: Vafa et al (2024) はトランスフォーマーベースの計量モデル CAREER を導入し、キャリア履歴の関数として労働者の次の仕事を予測する。 CAREERは当初、"境界モデル"として機能する大規模な非表現的履歴データセットを使用して"事前訓練"と推定され、パラメータ推定は代表調査のデータを使用して継続された。 CAREERはベンチマークよりも予測性能が優れていた。 本稿では,履歴書ベースの基盤モデルを大規模言語モデル (LLM) に置き換える方法を検討する。 調査から得られた表形式のデータを,これらのテキストファイルを用いて履歴や微調整に類似したテキストファイルに変換し,次のトークン(単語)を予測する。 結果として得られる微調整LDMは、占有モデルへの入力として使用される。 予測性能は以前の全てのモデルを上回る。 我々は、細調整の価値を示し、さらに異なる人口からより多くのキャリアデータを追加することで、細調整された小さなLSMが、より大規模なモデルの性能を上回ることを示す。

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