論文の概要: Fine-Tuning Language Models on Multiple Datasets for Citation Intention Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.13332v1
• Date: Thu, 17 Oct 2024 08:45:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-28 17:07:36.829021
• Title: Fine-Tuning Language Models on Multiple Datasets for Citation Intention Classification
• Title（参考訳）: 回転意図分類のための複数データセットの微調整言語モデル
• Authors: Zeren Shui, Petros Karypis, Daniel S. Karls, Mingjian Wen, Saurav Manchanda, Ellad B. Tadmor, George Karypis,
• Abstract要約: 引用意図分類(Citation intention Classification, CIC)は、意図によって引用を分類するツールである。 以前の研究では、事前訓練された言語モデル(PLM)がCICベンチマークで最先端のパフォーマンスを達成できることが示されている。 複数の補助的CICデータセットとともに、一次関心のデータセット上でPLMを微調整するマルチタスク学習フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.03832781104098
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Citation intention Classification (CIC) tools classify citations by their intention (e.g., background, motivation) and assist readers in evaluating the contribution of scientific literature. Prior research has shown that pretrained language models (PLMs) such as SciBERT can achieve state-of-the-art performance on CIC benchmarks. PLMs are trained via self-supervision tasks on a large corpus of general text and can quickly adapt to CIC tasks via moderate fine-tuning on the corresponding dataset. Despite their advantages, PLMs can easily overfit small datasets during fine-tuning. In this paper, we propose a multi-task learning (MTL) framework that jointly fine-tunes PLMs on a dataset of primary interest together with multiple auxiliary CIC datasets to take advantage of additional supervision signals. We develop a data-driven task relation learning (TRL) method that controls the contribution of auxiliary datasets to avoid negative transfer and expensive hyper-parameter tuning. We conduct experiments on three CIC datasets and show that fine-tuning with additional datasets can improve the PLMs' generalization performance on the primary dataset. PLMs fine-tuned with our proposed framework outperform the current state-of-the-art models by 7% to 11% on small datasets while aligning with the best-performing model on a large dataset.
• Abstract（参考訳）: 引用意図分類(CIC)ツールは、意図(例えば、背景、モチベーション)によって引用を分類し、科学文献の貢献を評価するのに読者を支援する。 以前の研究では、SciBERTのような事前訓練された言語モデル(PLM)がCICベンチマークで最先端のパフォーマンスを達成できることが示されている。 PLMは、汎用テキストの大きなコーパス上の自己超越タスクによって訓練され、対応するデータセットを適度に微調整することで、CICタスクに迅速に適応することができる。 これらの利点にもかかわらず、PLMは微調整時に簡単に小さなデータセットをオーバーフィットさせることができる。 本稿では,マルチタスク学習(MTL)フレームワークを提案する。このフレームワークは,複数の補助的CICデータセットとともに一次関心のデータセット上でPLMを微調整し,追加の監視信号を活用する。 我々は,データ駆動型タスク関係学習(TRL)手法を開発し,負の転送や高価なハイパーパラメータチューニングを回避するために補助データセットの寄与を制御する。 3つのCICデータセット上で実験を行い、追加データセットによる微調整により、プライマリデータセット上でのPLMの一般化性能が向上することを示す。 提案したフレームワークによって微調整されたPLMは,大規模データセット上での最高のパフォーマンスモデルと整合しながら,現在の最先端モデルを7%から11%向上させた。

関連論文リスト

• Augmented Relevance Datasets with Fine-Tuned Small LLMs [0.7022492404644501]
  本稿では,小型かつ微調整された大規模言語モデル (LLM) を用いた妥当性評価の自動化について検討する。 そこで我々は,小規模LLMを微調整し,関連性評価を強化し,下流ランキングモデルトレーニングのためのデータセット作成品質を向上させる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-14T02:35:00Z)
• Unsupervised Topic Models are Data Mixers for Pre-training Language Models [6.77198566340415]
  大規模言語モデル(LLM)のためのトピックベースのデータ混合戦略を提案する。 DataWeaveは、セマンティックに類似したドキュメントをグループ化するために、マルチステージクラスタリングプロセスを採用している。 我々は、サイエンスとリレーションシップのトピックが特に効果的であることを確認し、最も実質的なパフォーマンス改善をもたらす。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-24T03:25:56Z)
• Large Language Models and Synthetic Data for Monitoring Dataset Mentions in Research Papers [0.0]
  本稿では,研究領域間のデータセット参照検出を自動化する機械学習フレームワークを提案する。 我々は,研究論文からゼロショット抽出,品質評価のためのLCM-as-a-Judge,および改良のための推論剤を用いて,弱教師付き合成データセットを生成する。 推論では、ModernBERTベースの分類器がデータセットの参照を効率的にフィルタリングし、高いリコールを維持しながら計算オーバーヘッドを低減する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-14T16:16:02Z)
• Empowering Large Language Models in Wireless Communication: A Novel Dataset and Fine-Tuning Framework [81.29965270493238]
  我々は,無線通信アプリケーションのための大規模言語モデル(LLM)の評価と微調整を目的とした,特殊なデータセットを開発した。 データセットには、真/偽と複数選択型を含む、さまざまなマルチホップ質問が含まれている。 本稿では,PVI(Pointwise V-Information)に基づく微調整手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-16T16:19:53Z)
• Mastering Collaborative Multi-modal Data Selection: A Focus on Informativeness, Uniqueness, and Representativeness [65.01625761120924]
  我々は、貴重なサンプルはタスクを知らせ、非冗長であり、サンプル分布(つまり、外れ値ではない)を表すべきであると論じる。 我々は、効果的なデータ選択のために、インフォーマル性、ユニーク性、代表性という3つの重要な原則を活用するコラボレーティブフレームワーク、DataTailorを提案する。 様々なベンチマークの実験により、DataTailorはデータの15%でフルデータの微調整のパフォーマンスの100.8%を達成している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-09T08:36:10Z)
• MAmmoTH-VL: Eliciting Multimodal Reasoning with Instruction Tuning at Scale [66.73529246309033]
  MLLM(Multimodal large language model)は、多モーダルタスクにおいて大きな可能性を秘めている。 既存の命令チューニングデータセットは、中間的合理性のないフレーズレベルの答えのみを提供する。 そこで本研究では,大規模マルチモーダル・インストラクション・チューニング・データセットを構築するためのスケーラブルで費用対効果の高い手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-06T18:14:24Z)
• Star-Agents: Automatic Data Optimization with LLM Agents for Instruction Tuning [71.2981957820888]
  本稿では,データセット間のデータ品質向上を自動化する新しいStar-Agentsフレームワークを提案する。 このフレームワークは最初,複数のLDMエージェントを用いた多様なインストラクションデータを生成する。 生成したデータは、難易度と品質の両方を評価する二重モデル法を用いて厳密な評価を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-21T02:30:53Z)
• A CLIP-Powered Framework for Robust and Generalizable Data Selection [51.46695086779598]
  実世界のデータセットは、しばしば冗長でノイズの多いデータを含み、トレーニング効率とモデルパフォーマンスに悪影響を及ぼす。 データ選択は、データセット全体から最も代表的なサンプルを特定することを約束している。 より堅牢で一般化可能なサンプル選択にマルチモーダル情報を活用するCLIPを利用した新しいデータ選択フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-15T03:00:58Z)
• Advancing Multimodal Large Language Models in Chart Question Answering with Visualization-Referenced Instruction Tuning [1.6570772838074355]
  マルチモーダル大言語モデル(MLLM)は、チャート質問応答(CQA)に大きな可能性を示す 近年の取り組みは、データ収集と合成によるデータセットのスケールアップに重点を置いている。 本稿では,トレーニングデータセットの強化とモデル開発を指導するための,可視化参照型指導チューニング手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-29T17:04:34Z)
• SELF-GUIDE: Better Task-Specific Instruction Following via Self-Synthetic Finetuning [70.21358720599821]
  大規模言語モデル(LLM)は、適切な自然言語プロンプトを提供する際に、多様なタスクを解決するという約束を持っている。 学生LLMからタスク固有の入出力ペアを合成する多段階メカニズムであるSELF-GUIDEを提案する。 ベンチマークの指標から,分類タスクに約15%,生成タスクに18%の絶対的な改善を報告した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-16T04:41:58Z)
• AvaTaR: Optimizing LLM Agents for Tool Usage via Contrastive Reasoning [93.96463520716759]
  大規模言語モデル(LLM)エージェントは、精度と幻覚を高めるために外部ツールと知識を活用する際、印象的な能力を示した。 本稿では、LLMエージェントを最適化して提供されたツールを効果的に活用し、与えられたタスクのパフォーマンスを向上させる新しい自動化フレームワークであるAvaTaRを紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-17T04:20:02Z)
• CLAIM Your Data: Enhancing Imputation Accuracy with Contextual Large Language Models [0.18416014644193068]
  本稿では,精度インプット法(CLAIM)の文脈言語モデルを提案する。 従来の計算法とは異なり、CLAIMは文脈に関連のある自然言語記述子を使用して、欠落した値を埋める。 多様なデータセットや欠落パターンに対する評価は,既存の計算手法よりもCLAIMの方が優れた性能を示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-28T00:08:29Z)
• SHED: Shapley-Based Automated Dataset Refinement for Instruction Fine-Tuning [16.307467144690683]
  大規模な言語モデルは、少量の高品質なデータだけで望ましいパフォーマンスを達成することができる。 大規模なデータセットから高品質なデータを識別して、小さいが効果的なデータセットをキュレートすることが、重要な課題である。 本稿では,Shapley値に基づく自動データセット精錬フレームワークSHEDを紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-23T04:56:48Z)
• Curated LLM: Synergy of LLMs and Data Curation for tabular augmentation in low-data regimes [57.62036621319563]
  本稿では,Large Language Models (LLMs) の知識を低データ構造におけるデータ拡張に活用したCLLMを紹介する。 従来のジェネレータと比較して,低データ方式におけるCLLMの優れた性能を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-19T12:34:46Z)
• One-Shot Learning as Instruction Data Prospector for Large Language Models [108.81681547472138]
  textscNuggetsはワンショット学習を使用して、広範なデータセットから高品質な命令データを選択する。 我々は,textscNuggets がキュレートした例の上位1%による命令チューニングが,データセット全体を用いた従来の手法よりも大幅に優れていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-16T03:33:12Z)
• Large Language Models as Data Preprocessors [9.99065004972981]
  大規模言語モデル (LLM) は人工知能において大きな進歩を遂げている。 本研究では、データマイニングおよび分析アプリケーションにおいて重要な段階である、データ前処理におけるその可能性について検討する。 我々は,最先端のプロンプトエンジニアリング技術を統合したデータ前処理のためのLLMベースのフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-30T23:28:43Z)

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。