論文の概要: Examining Independence in Ensemble Sentiment Analysis: A Study on the Limits of Large Language Models Using the Condorcet Jury Theorem

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.00094v1
• Date: Mon, 26 Aug 2024 14:04:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-08 15:11:32.919038
• Title: Examining Independence in Ensemble Sentiment Analysis: A Study on the Limits of Large Language Models Using the Condorcet Jury Theorem
• Title（参考訳）: アンサンブル感性分析における独立性の検討--Condorcet Jury Theorem を用いた大規模言語モデルの限界について
• Authors: Baptiste Lefort, Eric Benhamou, Jean-Jacques Ohana, Beatrice Guez, David Saltiel, Thomas Jacquot,
• Abstract要約: 本稿では,Condorcet Jury定理の感情分析分野への応用について検討する。 我々の実証的研究は、異なるモデルにまたがる多数決機構を実装することで、この理論の枠組みをテストする。 期待とは対照的に、結果はより大きなモデルを組み込んだ場合、パフォーマンスの限界的な改善しか示さなかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper explores the application of the Condorcet Jury theorem to the domain of sentiment analysis, specifically examining the performance of various large language models (LLMs) compared to simpler natural language processing (NLP) models. The theorem posits that a majority vote classifier should enhance predictive accuracy, provided that individual classifiers' decisions are independent. Our empirical study tests this theoretical framework by implementing a majority vote mechanism across different models, including advanced LLMs such as ChatGPT 4. Contrary to expectations, the results reveal only marginal improvements in performance when incorporating larger models, suggesting a lack of independence among them. This finding aligns with the hypothesis that despite their complexity, LLMs do not significantly outperform simpler models in reasoning tasks within sentiment analysis, showing the practical limits of model independence in the context of advanced NLP tasks.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,Condorcet Juryの定理を感情分析分野に適用し,より単純な自然言語処理(NLP)モデルと比較して,様々な大規模言語モデル(LLM)の性能について検討する。 この定理は、個別の分類者の決定が独立であるならば、多数決分類者の予測精度を高めるべきであると仮定している。 実験的な研究では,ChatGPT 4 などの先進 LLM など,さまざまなモデルを対象とした多数決機構を実装して,この理論的枠組みを検証した。 期待とは対照的に、結果はより大きなモデルを導入する際のパフォーマンスの限界的な改善しか示さず、独立性の欠如を示唆している。 この発見は、その複雑さにもかかわらず、LLMは感情分析におけるタスクの推論において、より単純なモデルを著しく上回り、高度なNLPタスクの文脈におけるモデル独立の実践的限界を示すという仮説と一致している。

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