論文の概要: LLMs vs Established Text Augmentation Techniques for Classification: When do the Benefits Outweight the Costs?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.16502v1
• Date: Thu, 29 Aug 2024 13:01:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-30 13:52:39.985123
• Title: LLMs vs Established Text Augmentation Techniques for Classification: When do the Benefits Outweight the Costs?
• Title（参考訳）: LLMs vs. Established Text Augmentation Techniques for Classification: the Benefits Outweight the Costs?
• Authors: Jan Cegin, Jakub Simko, Peter Brusilovsky,
• Abstract要約: 近年のLLM拡張法と確立された手法を6つのデータセット,3つの分類器,2つの微調整方法に比較した。 LLM法は, ごく少数の種子を用いる場合にのみ, 展開に有用であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.7820774076399957
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The generative large language models (LLMs) are increasingly being used for data augmentation tasks, where text samples are LLM-paraphrased and then used for classifier fine-tuning. However, a research that would confirm a clear cost-benefit advantage of LLMs over more established augmentation methods is largely missing. To study if (and when) is the LLM-based augmentation advantageous, we compared the effects of recent LLM augmentation methods with established ones on 6 datasets, 3 classifiers and 2 fine-tuning methods. We also varied the number of seeds and collected samples to better explore the downstream model accuracy space. Finally, we performed a cost-benefit analysis and show that LLM-based methods are worthy of deployment only when very small number of seeds is used. Moreover, in many cases, established methods lead to similar or better model accuracies.
• Abstract（参考訳）: 生成型大規模言語モデル (LLMs) は、テキストサンプルを LLM で表現し、次に分類器の微調整に使用するデータ拡張タスクにますます使われている。 しかし、より確立された拡張法よりもLCMの明確な費用対効果を裏付ける研究はほとんど欠落している。 LLMをベースとした拡張法が有効であるかどうか(そしていつ)を調べるため,最近のLLM拡張法と確立した手法を6つのデータセット,3つの分類器,2つの微調整法で比較した。 また,下流モデル精度空間をよりよく探索するため,種子数や試料の採取量も変化した。 最後に,LLM法はごく少数の種子を用いる場合にのみ適用可能であることを示す。 さらに、多くの場合、確立された手法は類似またはより良いモデルアキュラシーをもたらす。

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