論文の概要: Reframing Data Value for Large Language Models Through the Lens of Plausability

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.00284v1
• Date: Fri, 30 Aug 2024 22:32:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-06 15:46:49.813833
• Title: Reframing Data Value for Large Language Models Through the Lens of Plausability
• Title（参考訳）: 可塑性レンズによる大規模言語モデルのデータ値のフレーミング
• Authors: Mohamad Rida Rammal, Ruida Zhou, Suhas Diggavi,
• Abstract要約: 本稿では,言語モデルにおけるデータ値問題に対する別の視点を提案する。 計算的に抽出可能な新しい値関数を開発し、証明可能な性質を持つ第一原理から導出する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.697702130929693
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Data valuation seeks to answer the important question, "How much is this data worth?" Existing data valuation methods have largely focused on discriminative models, primarily examining data value through the lens of its utility in training. However, with the push for ever-larger language models, relying on valuation methods that require training becomes increasingly expensive and dependent on specific techniques. We propose an alternative perspective on the data value problem for language models, centering around the plausibility of the data. We posit that data holds lesser value if it can be plausibly generated by the model itself. Starting from some intuitive criteria that align with our notions of valuable data, we develop a novel value function that is computationally tractable and derived from first principles with provable properties. We conduct a theoretical analysis of our value function and evaluate it across multiple scenarios and datasets.
• Abstract（参考訳）: データバリュエーション(Data valuation)は,“このデータの価値はどの程度か? 既存のデータアセスメント手法は主に差別モデルに焦点を当てており、主に訓練においてそのユーティリティーのレンズを通してデータの価値を調べる。 しかし、より広い言語モデルの推進により、トレーニングを必要とする評価手法に依存するようになり、特定の技術に依存している。 本稿では,その妥当性を中心に,言語モデルにおけるデータ値問題に対する別の視点を提案する。 モデル自体が合理的に生成可能な場合、データはより少ない値を保持すると仮定する。 価値データの概念に沿う直感的な基準から、計算可能で、証明可能な性質を持つ第一原理から導出される新しい値関数を開発する。 価値関数を理論的に分析し、複数のシナリオやデータセットで評価する。

関連論文リスト

• Context is Key: A Benchmark for Forecasting with Essential Textual Information [87.3175915185287]
  コンテキスト・イズ・キー (Context is Key) (CiK) は、時系列予測ベンチマークであり、様々な種類のテキストコンテキストと数値データをペアリングする。 我々は,統計モデル,時系列基礎モデル,LLMに基づく予測モデルなど,さまざまなアプローチを評価する。 実験では、文脈情報の導入の重要性を強調し、LLMに基づく予測モデルを用いた場合の驚くべき性能を示すとともに、それらの重要な欠点を明らかにした。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-24T17:56:08Z)
• Is Data Valuation Learnable and Interpretable? [3.9325957466009203]
  現在のデータ評価手法は、出力値の解釈可能性を無視している。 この研究は、データバリュエーションは学習可能か、解釈可能か、という重要な疑問に答えることを目的としている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-03T08:13:47Z)
• Scaling Laws for the Value of Individual Data Points in Machine Learning [55.596413470429475]
  個々のデータポイントの値のスケーリング行動を調べることによって、新しい視点を導入する。 スケーリング法則を支持するための学習理論を提供し、それが様々なモデルクラスにまたがっていることを実証的に観察する。 私たちの研究は、個々のデータポイントの値のスケーリング特性を理解し、活用するための第一歩です。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-30T20:10:24Z)
• Neural Dynamic Data Valuation [4.286118155737111]
  ニューラルダイナミックデータ評価(NDDV)という最適制御の観点から,新しいデータ評価手法を提案する。 本手法は,データ最適制御状態の感度を用いて,データ評価を正確に識別する理論的解釈を持つ。 さらに,データポイントのユニークな特徴を捉え,データポイントと平均場状態の相互作用による公平性を確保するために,データ再重み付け戦略を実装した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-30T13:39:26Z)
• EcoVal: An Efficient Data Valuation Framework for Machine Learning [11.685518953430554]
  機械学習におけるデータアセスメントのための既存のShapley値ベースのフレームワークは、計算コストが高い。 機械学習モデルのデータを高速かつ実用的な方法で推定するために,効率的なデータアセスメントフレームワークであるEcoValを導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-14T16:21:47Z)
• JPAVE: A Generation and Classification-based Model for Joint Product Attribute Prediction and Value Extraction [59.94977231327573]
  JPAVEと呼ばれる値生成/分類と属性予測を備えたマルチタスク学習モデルを提案する。 我々のモデルの2つの変種は、オープンワールドとクローズドワールドのシナリオのために設計されている。 公開データセットにおける実験結果は,強いベースラインと比較して,我々のモデルが優れていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-07T18:36:16Z)
• Bring Your Own Data! Self-Supervised Evaluation for Large Language Models [52.15056231665816]
  大規模言語モデル(LLM)の自己教師型評価のためのフレームワークを提案する。 閉書知識,毒性,長期文脈依存性を測定するための自己指導型評価戦略を実証する。 自己監督評価と人監督評価との間には強い相関関係が認められた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-23T17:59:09Z)
• LAVA: Data Valuation without Pre-Specified Learning Algorithms [20.578106028270607]
  我々は、下流学習アルゴリズムに不利な方法でトレーニングデータを評価できる新しいフレームワークを導入する。 本研究では,訓練と検証セット間の非伝統的なクラスワイドワッサースタイン距離に基づいて,トレーニングセットに関連する検証性能のプロキシを開発する。 距離は、特定のリプシッツ条件下での任意のモデルに対する検証性能の上限を特徴付けることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-28T19:05:16Z)
• GMValuator: Similarity-based Data Valuation for Generative Models [41.76259565672285]
  生成モデル評価器(GMValuator, Generative Model Valuator, GMValuator, GMValuator)を導入した。 GMValuatorは、その有効性を示すために、様々なデータセットや生成アーキテクチャで広く評価されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-21T02:02:02Z)
• Learning to be a Statistician: Learned Estimator for Number of Distinct Values [54.629042119819744]
  列内の異なる値の数(NDV)を推定することは、データベースシステムにおける多くのタスクに有用である。 本研究では、ランダム(オンライン/オフライン)サンプルから正確なNDV推定を導出する方法に焦点を当てる。 教師付き学習フレームワークにおいて,NDV推定タスクを定式化し,モデルを推定対象として学習することを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-06T15:42:04Z)
• Value-driven Hindsight Modelling [68.658900923595]
  値推定は強化学習(RL)パラダイムの重要な構成要素である。 モデル学習は、観測系列に存在する豊富な遷移構造を利用することができるが、このアプローチは通常、報酬関数に敏感ではない。 この2つの極点の間に位置するRLにおける表現学習のアプローチを開発する。 これにより、タスクに直接関連し、値関数の学習を加速できる、抽出可能な予測ターゲットが提供される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-19T18:10:20Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。