論文の概要: Designing Domain-Specific Large Language Models: The Critical Role of Fine-Tuning in Public Opinion Simulation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.19308v2
• Date: Sat, 07 Dec 2024 11:06:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-10 14:51:20.605229
• Title: Designing Domain-Specific Large Language Models: The Critical Role of Fine-Tuning in Public Opinion Simulation
• Title（参考訳）: ドメイン特有な大規模言語モデルの設計--パブリックオピニオンシミュレーションにおけるファインチューニングの役割
• Authors: Haocheng Lin,
• Abstract要約: 本稿では,英国家庭縦断研究の社会デマトグラフィーデータを統合した,新しい微調整手法を提案する。 多様な合成プロファイルをエミュレートすることで、微調整されたモデルは、事前訓練されたモデルよりも大幅に優れている。 より広範な意味は、医療や教育などの分野にLLMをデプロイすること、包括的でデータ駆動型意思決定を促進することである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Large language models (LLMs) have transformed natural language processing, yet face challenges in specialized tasks such as simulating opinions on environmental policies. This paper introduces a novel fine-tuning approach that integrates socio-demographic data from the UK Household Longitudinal Study, uniquely using profiling factors, such as age, gender, income, education, and region. This method enhances the accuracy and representation of generated views. By emulating diverse synthetic profiles, the fine-tuned models significantly outperform pre-trained counterparts, achieving measurable improvements in capturing demographic nuances. Evaluation metrics, including Chi-Squared, Cosine Similarity, Jaccard Index, and KL-divergence, reveal a strong alignment between synthetic and real-world opinions. This work demonstrates the potential of fine-tuned LLMs tailored to societal contexts to enable more ethical and precise policy simulations. Its broader implications include deploying LLMs in domains like healthcare and education, fostering inclusive and data-driven decision-making in both research and practice.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は自然言語処理を変革してきたが、環境政策に関する意見をシミュレートするといった専門的な課題に直面している。 本稿では,英国家庭縦断調査から得られた社会デモグラフィーデータを,年齢,性別,収入,教育,地域などのプロファイリング要因を用いて統合する,新たな微調整手法を提案する。 この方法は生成したビューの精度と表現を高める。 多様な合成プロファイルをエミュレートすることで、微調整されたモデルは事前訓練されたモデルよりも大幅に優れ、人口統計学的なニュアンスを捉えるための測定可能な改善を実現した。 Chi-Squared、Cosine similarity、Jaccard Index、KL-divergenceなどの評価指標は、合成と現実世界の意見の強い一致を示している。 この研究は、より倫理的で正確な政策シミュレーションを可能にするために、社会的文脈に合わせて調整された微調整 LLM の可能性を示す。 その大きな意味は、医療や教育のような分野にLLMを配置すること、研究と実践の両方において包括的でデータ駆動的な意思決定を促進することである。

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