Fugu-MT 論文翻訳(概要): Efficacy of Synthetic Data as a Benchmark

論文の概要: Efficacy of Synthetic Data as a Benchmark

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.11968v1
Date: Wed, 18 Sep 2024 13:20:23 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-09-19 17:36:39.591841
Title: Efficacy of Synthetic Data as a Benchmark
Title（参考訳）: ベンチマークとしての合成データの有効性
Authors: Gaurav Maheshwari, Dmitry Ivanov, Kevin El Haddad,
Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)による合成データ生成の有効性について検討する。実験の結果, 単純なタスクに対して, 合成データは様々な手法の性能を効果的に捉えることができるが, 名前付きエンティティ認識のような複雑なタスクでは不十分であることがわかった。我々は、ベンチマークデータの生成とタスクの実行の両方に同じLLMを使用した場合のバイアスを評価するバイアス係数と呼ばれる新しい指標を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 3.2968976262860408
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: Large language models (LLMs) have enabled a range of applications in zero-shot and few-shot learning settings, including the generation of synthetic datasets for training and testing. However, to reliably use these synthetic datasets, it is essential to understand how representative they are of real-world data. We investigate this by assessing the effectiveness of generating synthetic data through LLM and using it as a benchmark for various NLP tasks. Our experiments across six datasets, and three different tasks, show that while synthetic data can effectively capture performance of various methods for simpler tasks, such as intent classification, it falls short for more complex tasks like named entity recognition. Additionally, we propose a new metric called the bias factor, which evaluates the biases introduced when the same LLM is used to both generate benchmarking data and to perform the tasks. We find that smaller LLMs exhibit biases towards their own generated data, whereas larger models do not. Overall, our findings suggest that the effectiveness of synthetic data as a benchmark varies depending on the task, and that practitioners should rely on data generated from multiple larger models whenever possible.
Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、トレーニングとテストのための合成データセットの生成を含む、ゼロショットおよび少数ショットの学習設定での幅広いアプリケーションを可能にした。しかし、これらの合成データセットを確実に利用するためには、実際のデータがどのように代表的であるかを理解することが不可欠である。本研究では,LLMによる合成データ生成の有効性を評価し,様々なNLPタスクのベンチマークとして利用する。 6つのデータセットと3つの異なるタスクにわたる実験により、合成データは、インテント分類のようなより単純なタスクのために、様々なメソッドのパフォーマンスを効果的にキャプチャできるが、名前付きエンティティ認識のようなより複雑なタスクには不足していることが示された。さらに、ベンチマークデータの生成とタスク実行の両方にLLMが使用される場合に導入されたバイアスを評価する、バイアス係数と呼ばれる新しい指標を提案する。より小さな LLM が生成したデータに対してバイアスを示すのに対して、より大きなモデルはそうではない。概して,ベンチマークとしての合成データの有効性はタスクによって異なり,実践者は可能な限り,複数の大規模モデルから生成されたデータに頼るべきである。

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