論文の概要: Boosting the Capabilities of Compact Models in Low-Data Contexts with Large Language Models and Retrieval-Augmented Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.00387v1
• Date: Tue, 1 Oct 2024 04:20:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-05 05:56:31.260242
• Title: Boosting the Capabilities of Compact Models in Low-Data Contexts with Large Language Models and Retrieval-Augmented Generation
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルと検索拡張生成を用いた低データ文脈におけるコンパクトモデルの能力向上
• Authors: Bhargav Shandilya, Alexis Palmer,
• Abstract要約: 本稿では,形態素解析の言語タスクにおいて,より小さなモデルの出力を補正するために,大言語モデル(LLM)を基盤とした検索拡張生成(RAG)フレームワークを提案する。 データ不足や訓練可能なパラメータの不足を補うために,言語情報を活用するとともに,LLMを通して解釈・蒸留された記述文法からの入力を許容する。 コンパクトなRAG支援モデルがデータスカース設定に極めて有効であることを示し、このタスクとターゲット言語に対する新しい最先端技術を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.9921619703037274
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The data and compute requirements of current language modeling technology pose challenges for the processing and analysis of low-resource languages. Declarative linguistic knowledge has the potential to partially bridge this data scarcity gap by providing models with useful inductive bias in the form of language-specific rules. In this paper, we propose a retrieval augmented generation (RAG) framework backed by a large language model (LLM) to correct the output of a smaller model for the linguistic task of morphological glossing. We leverage linguistic information to make up for the lack of data and trainable parameters, while allowing for inputs from written descriptive grammars interpreted and distilled through an LLM. The results demonstrate that significant leaps in performance and efficiency are possible with the right combination of: a) linguistic inputs in the form of grammars, b) the interpretive power of LLMs, and c) the trainability of smaller token classification networks. We show that a compact, RAG-supported model is highly effective in data-scarce settings, achieving a new state-of-the-art for this task and our target languages. Our work also offers documentary linguists a more reliable and more usable tool for morphological glossing by providing well-reasoned explanations and confidence scores for each output.
• Abstract（参考訳）: 現在の言語モデリング技術のデータと計算要求は、低リソース言語の処理と解析に課題を提起する。 宣言的言語知識は、言語固有の規則の形で有用な帰納的バイアスを持つモデルを提供することによって、このデータ不足ギャップを部分的に橋渡しする可能性がある。 本稿では,大言語モデル(LLM)をベースとした検索拡張生成(RAG)フレームワークを提案する。 データ不足や訓練可能なパラメータの不足を補うために,言語情報を活用するとともに,LLMを通して解釈・蒸留された記述文法からの入力を許容する。 結果は、パフォーマンスと効率の大幅な飛躍が、正しい組み合わせで可能であることを示している。 a) 文法の形の言語入力 b) LLMの解釈力,及び c) より小さいトークン分類網の訓練可能性。 コンパクトなRAG支援モデルがデータスカース設定に極めて有効であることを示し、このタスクとターゲット言語に対する新しい最先端技術を実現する。 また、文献言語学者は、それぞれのアウトプットに対して、より合理的な説明と信頼性スコアを提供することにより、形態学的な用語化のためのより信頼性が高く、より有用なツールを提供する。

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