論文の概要: Fine-Tuning LLMs with Noisy Data for Political Argument Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.16813v1
• Date: Mon, 25 Nov 2024 15:28:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-04 18:35:58.845091
• Title: Fine-Tuning LLMs with Noisy Data for Political Argument Generation
• Title（参考訳）: ノイズデータ付き微調整LDMによる政治課題生成
• Authors: Svetlana Churina, Kokil Jaidka,
• Abstract要約: Redditのデータ上の微調整されたモデルは、議論の質が最も高く、ノイズの多いデータの組み合わせは、持続的な毒性につながった。 プロンプティング戦略は、個人攻撃のような特定の有毒な特徴を減らしたが、より広範な影響しか与えなかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.255011967393838
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The incivility in social media discourse complicates the deployment of automated text generation models for politically sensitive content. Fine-tuning and prompting strategies are critical, but underexplored, solutions to mitigate toxicity in such contexts. This study investigates the fine-tuning and prompting effects on GPT-3.5 Turbo using subsets of the CLAPTON dataset of political discussion posts, comprising Twitter and Reddit data labeled for their justification, reciprocity and incivility. Fine-tuned models on Reddit data scored highest on discussion quality, while combined noisy data led to persistent toxicity. Prompting strategies reduced specific toxic traits, such as personal attacks, but had limited broader impact. The findings emphasize that high-quality data and well-crafted prompts are essential to reduce incivility and improve rhetorical quality in automated political discourse generation.
• Abstract（参考訳）: ソーシャルメディアの言論における市民性は、政治的に敏感なコンテンツのための自動テキスト生成モデルの展開を複雑にしている。 微調整と促進戦略は、これらの文脈における毒性を緩和するソリューションとして重要であるが、未調査である。 本研究は,Twitter と Reddit のデータを用いた政治議論記事の CLAPTON データセットのサブセットを用いて,GPT-3.5 Turbo の微調整と促進効果について検討した。 Redditのデータ上の微調整されたモデルは、議論の質が最も高く、ノイズの多いデータの組み合わせは、持続的な毒性につながった。 プロンプティング戦略は、個人攻撃のような特定の有毒な特徴を減らしたが、より広範な影響しか与えなかった。 この知見は、自動化された政治談話生成において、質の高いデータと巧妙なプロンプトは、悪質を減らし、修辞的な品質を改善するために不可欠であることを強調している。

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