論文の概要: On Unsupervised Prompt Learning for Classification with Black-box Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.03124v1
• Date: Fri, 4 Oct 2024 03:39:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-03 03:46:34.514510
• Title: On Unsupervised Prompt Learning for Classification with Black-box Language Models
• Title（参考訳）: ブラックボックス言語モデルを用いた教師なしプロンプト学習について
• Authors: Zhen-Yu Zhang, Jiandong Zhang, Huaxiu Yao, Gang Niu, Masashi Sugiyama,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、テキスト形式学習問題において顕著な成功を収めた。 LLMは、熟練した人間のアノテータよりも品質の高いデータセットをラベル付けすることができる。 本稿では,ブラックボックス LLM を用いた分類のための教師なしのプロンプト学習を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 71.60563181678323
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) have achieved impressive success in text-formatted learning problems, and most popular LLMs have been deployed in a black-box fashion. Meanwhile, fine-tuning is usually necessary for a specific downstream task to obtain better performance, and this functionality is provided by the owners of the black-box LLMs. To fine-tune a black-box LLM, labeled data are always required to adjust the model parameters. However, in many real-world applications, LLMs can label textual datasets with even better quality than skilled human annotators, motivating us to explore the possibility of fine-tuning black-box LLMs with unlabeled data. In this paper, we propose unsupervised prompt learning for classification with black-box LLMs, where the learning parameters are the prompt itself and the pseudo labels of unlabeled data. Specifically, the prompt is modeled as a sequence of discrete tokens, and every token has its own to-be-learned categorical distribution. On the other hand, for learning the pseudo labels, we are the first to consider the in-context learning (ICL) capabilities of LLMs: we first identify reliable pseudo-labeled data using the LLM, and then assign pseudo labels to other unlabeled data based on the prompt, allowing the pseudo-labeled data to serve as in-context demonstrations alongside the prompt. Those in-context demonstrations matter: previously, they are involved when the prompt is used for prediction while they are not involved when the prompt is trained; thus, taking them into account during training makes the prompt-learning and prompt-using stages more consistent. Experiments on benchmark datasets show the effectiveness of our proposed algorithm. After unsupervised prompt learning, we can use the pseudo-labeled dataset for further fine-tuning by the owners of the black-box LLMs.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)はテキスト形式の学習問題において顕著な成功を収めており、最も人気のあるLLMはブラックボックス方式で展開されている。 一方、特定のダウンストリームタスクがより良いパフォーマンスを得るためには、通常、微調整が必要であり、この機能はブラックボックスLLMのオーナーによって提供される。 ブラックボックスLSMを微調整するには、モデルパラメータを調整するためにラベル付きデータが必要である。 しかし、現実の多くのアプリケーションでは、LLMは熟練した人間のアノテーションよりも高品質なテキストデータセットをラベル付けすることができ、ラベルなしデータで微調整されたブラックボックスLSMの可能性を探る動機となった。 本稿では,学習パラメータがプロンプト自身とラベルなしデータの擬似ラベルであるブラックボックスLPMを用いた分類のための教師なしプロンプト学習を提案する。 具体的には、プロンプトは離散トークンの列としてモデル化され、各トークンは、それぞれが学習対象のカテゴリ分布を持つ。 一方、擬似ラベルを学習するには、まずLLMのテキスト内学習(ICL)機能について検討し、まずLLMを用いて信頼性の高い擬似ラベル付きデータを識別し、そのプロンプトに基づいて擬似ラベル付きデータを他の非ラベル付きデータに割り当てる。 以前は、プロンプトがトレーニング中に関与していないときに、プロンプトが予測に使用される場合に関係しているため、トレーニング中にそれらを考慮することで、プロンプト学習とプロンプト利用のステージはより一貫したものになる。 ベンチマークデータセットを用いた実験により,提案アルゴリズムの有効性が示された。 教師なしの素早い学習の後、擬似ラベル付きデータセットを使用して、ブラックボックスLLMの所有者によるさらなる微調整を行うことができる。

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