Fugu-MT 論文翻訳(概要): CorrectionLM: Self-Corrections with SLM for Dialogue State Tracking

論文の概要: CorrectionLM: Self-Corrections with SLM for Dialogue State Tracking

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.18209v1
Date: Wed, 23 Oct 2024 18:27:16 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-10-25 16:44:12.112665
Title: CorrectionLM: Self-Corrections with SLM for Dialogue State Tracking
Title（参考訳）: CorrectionLM: 対話状態追跡のためのSLMによる自己補正
Authors: Chia-Hsuan Lee, Hao Cheng, Mari Ostendorf,
Abstract要約: 大規模言語モデル (LLM) はフィードバックや改善を通じて自己改善能力を示すが、現在の小言語モデル (SLM) はこの分野では限られた成功を収めている。 CORRECTIONLMは、SLMがLLMを介さずにインコンテキストの例を使って自己修正できる新しい補正フレームワークである。
参考スコア（独自算出の注目度）: 16.057622631156164
License:
Abstract: Large language models (LLMs) have demonstrated self-improvement capabilities via feedback and refinement, but current small language models (SLMs) have had limited success in this area. Existing correction approaches often rely on distilling knowledge from LLMs, which imposes significant computation demands. In this work, we introduce CORRECTIONLM, a novel correction framework that enables SLMs to self-correct using in-context exemplars without LLM involvement. Applied to two dialogue state tracking (DST) tasks in low-resource settings, CORRECTIONLM achieves results similar to a state-of-the-art LLM at a small fraction of the computation costs.
Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル (LLM) はフィードバックや改善を通じて自己改善能力を示すが、現在の小言語モデル (SLM) はこの分野では限られた成功を収めている。既存の補正手法は LLM からの知識の蒸留に依存しており、重要な計算要求を課している。本研究では,SLM が LLM を介さずにテキスト内例を用いて自己修正できる新しい補正フレームワーク CORRECTIONLM を紹介する。低リソース環境での2つの対話状態追跡(DST)タスクに適用すると、CORRECTIONLMは計算コストのごく一部で最先端のLCMに似た結果が得られる。

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