論文の概要: Dynamic Adaptive Rank Space Exploration for Efficient Sentiment Analysis with Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.16589v1
• Date: Tue, 22 Oct 2024 00:14:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-23 14:30:29.194099
• Title: Dynamic Adaptive Rank Space Exploration for Efficient Sentiment Analysis with Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルを用いた効率的な感性分析のための動的適応ランク空間探索
• Authors: Hongcheng Ding, Fuzhen Hu, Xuanze Zhao, Zixiao Jiang, Shamsul Nahar Abdullah, Deshinta Arrova Dewi,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、ニュアンスド言語パターンをキャプチャすることで感情分析の分野に革命をもたらした。 LLMを用いた効率的な感情分析のための動的適応ランク空間探索(DARSE)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）: 0.0
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• Abstract: Sentiment analysis has become increasingly important for assessing public opinion and informing decision-making. Large language models (LLMs) have revolutionized this field by capturing nuanced language patterns. However, adapting LLMs to domain-specific sentiment analysis tasks remains challenging due to computational constraints and the need for optimal fine-tuning. To address these challenges, we propose a novel Dynamic Adaptive Rank Space Exploration (DARSE) framework for efficient and effective sentiment analysis using LLMs. DARSE consists of a coarse-grained greedy algorithm to identify the optimal rank range, a fine-grained exploration algorithm to refine rank selection, and a dynamic rank allocation method to determine the optimal rank combination for each LLM layer. Extensive experiments demonstrate that DARSE significantly improves sentiment analysis accuracy, achieving a 15.1% improvement in MSE and a 4.3% improvement in accuracy compared to previous work. Our framework strikes a balance between computational efficiency and model performance, making it a promising approach for sentiment analysis with LLMs.
• Abstract（参考訳）: 世論の評価や意思決定のインフォームには、感性分析がますます重要になっている。 大規模言語モデル(LLM)は、ニュアンスド言語パターンをキャプチャすることでこの分野に革命をもたらした。 しかし、LLMをドメイン固有の感情分析タスクに適用することは、計算上の制約と最適な微調整の必要性のため、依然として困難である。 これらの課題に対処するために,LLMを用いた効率的な感情分析のための動的適応ランク空間探索(DARSE)フレームワークを提案する。 DARSEは、最適なランク範囲を特定するための粗粒度グリーディアルゴリズムと、ランク選択を洗練するためのきめ細かい探索アルゴリズムと、各LDM層に対して最適なランクの組み合わせを決定するための動的ランク割り当て方法からなる。 大規模な実験により、DARSEは感情分析の精度を著しく改善し、MSEの15.1%の改善と4.3%の精度向上を達成した。 我々のフレームワークは計算効率とモデル性能のバランスをとっており、LLMによる感情分析には有望なアプローチである。

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