論文の概要: Logistic Regression makes small LLMs strong and explainable "tens-of-shot" classifiers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.03414v1
• Date: Tue, 6 Aug 2024 19:23:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-08-08 14:26:26.347583
• Title: Logistic Regression makes small LLMs strong and explainable "tens-of-shot" classifiers
• Title（参考訳）: Logistic Regression は小さな LLM を強力かつ説明可能な "tens-of-shot" 分類器にする
• Authors: Marcus Buckmann, Edward Hill,
• Abstract要約: 大規模な商用モデルではなく,小規模でローカルな生成言語モデルを使用することのメリットを,ユーザが享受できることが示される。 プライバシ、可用性、コスト、説明可能性といったこれらのアドバンテージは、商用アプリケーションにおいても、AIの広範な民主化においても重要です。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: For simple classification tasks, we show that users can benefit from the advantages of using small, local, generative language models instead of large commercial models without a trade-off in performance or introducing extra labelling costs. These advantages, including those around privacy, availability, cost, and explainability, are important both in commercial applications and in the broader democratisation of AI. Through experiments on 17 sentence classification tasks (2-4 classes), we show that penalised logistic regression on the embeddings from a small LLM equals (and usually betters) the performance of a large LLM in the "tens-of-shot" regime. This requires no more labelled instances than are needed to validate the performance of the large LLM. Finally, we extract stable and sensible explanations for classification decisions.
• Abstract（参考訳）: 簡単な分類処理では,性能のトレードオフや追加のラベル付けコストを伴わずに,大規模な商用モデルではなく,小規模でローカルな生成言語モデルを使用することの利点を享受できることが示される。 プライバシ、可用性、コスト、説明可能性といったこれらのアドバンテージは、商用アプリケーションにおいても、AIの広範な民主化においても重要です。 17の文分類タスク (2-4クラス) の実験を通して、小さなLLMの埋め込みにおける対物的回帰は、"tens-of-shot"体制における大きなLLMの性能に等しい(そして通常より優れている)ことを示す。 これは、大きなLLMのパフォーマンスを検証するのに必要な以上のラベル付きインスタンスを必要としない。 最後に,分類決定のための安定かつ合理的な説明を抽出する。

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