論文の概要: Data Generation using Large Language Models for Text Classification: An Empirical Case Study

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.12813v1
• Date: Thu, 27 Jun 2024 21:41:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-22 08:47:38.355101
• Title: Data Generation using Large Language Models for Text Classification: An Empirical Case Study
• Title（参考訳）: テキスト分類のための大規模言語モデルを用いたデータ生成:実証事例
• Authors: Yinheng Li, Rogerio Bonatti, Sara Abdali, Justin Wagle, Kazuhito Koishida,
• Abstract要約: 我々は、合成データに基づいて訓練された自然言語理解(NLU)モデルを用いて、異なる世代からの合成データの品質を評価する。 この研究は、これらの要因の影響を実証分析し、データ生成の実践を改善するためのレコメンデーションを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.447491854250227
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Using Large Language Models (LLMs) to generate synthetic data for model training has become increasingly popular in recent years. While LLMs are capable of producing realistic training data, the effectiveness of data generation is influenced by various factors, including the choice of prompt, task complexity, and the quality, quantity, and diversity of the generated data. In this work, we focus exclusively on using synthetic data for text classification tasks. Specifically, we use natural language understanding (NLU) models trained on synthetic data to assess the quality of synthetic data from different generation approaches. This work provides an empirical analysis of the impact of these factors and offers recommendations for better data generation practices.
• Abstract（参考訳）: 近年,Large Language Models (LLMs) を用いてモデルトレーニングのための合成データの生成が盛んに行われている。 LLMはリアルなトレーニングデータを生成することができるが、データ生成の有効性は、プロンプトの選択、タスクの複雑さ、生成したデータの質、量、多様性など、さまざまな要因に影響を受けている。 本研究では,テキスト分類タスクにおける合成データの利用にのみ焦点をあてる。 具体的には、合成データに基づいて訓練された自然言語理解(NLU)モデルを用いて、異なる生成手法による合成データの質を評価する。 この研究は、これらの要因の影響を実証分析し、データ生成の実践を改善するためのレコメンデーションを提供する。

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