論文の概要: Introducing HALC: A general pipeline for finding optimal prompting strategies for automated coding with LLMs in the computational social sciences

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.21831v1
• Date: Tue, 29 Jul 2025 14:10:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-30 17:08:56.454574
• Title: Introducing HALC: A general pipeline for finding optimal prompting strategies for automated coding with LLMs in the computational social sciences
• Title（参考訳）: HALCの導入:計算社会科学におけるLLMによる自動コーディングのための最適なプロンプト戦略を見つけるための一般的なパイプライン
• Authors: Andreas Reich, Claudia Thoms, Tobias Schrimpf,
• Abstract要約: 本稿では,任意のコーディングタスクやモデルに対して,最適プロンプトの体系的かつ信頼性の高い構築を可能にするHALC$-$a汎用パイプラインを提案する。 本稿は,異なるプロンプト戦略の有効性,重要な影響要因,および各コーディングタスクとモデルに対する信頼性の高いプロンプトの同定に関する知見を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: LLMs are seeing widespread use for task automation, including automated coding in the social sciences. However, even though researchers have proposed different prompting strategies, their effectiveness varies across LLMs and tasks. Often trial and error practices are still widespread. We propose HALC$-$a general pipeline that allows for the systematic and reliable construction of optimal prompts for any given coding task and model, permitting the integration of any prompting strategy deemed relevant. To investigate LLM coding and validate our pipeline, we sent a total of 1,512 individual prompts to our local LLMs in over two million requests. We test prompting strategies and LLM task performance based on few expert codings (ground truth). When compared to these expert codings, we find prompts that code reliably for single variables (${\alpha}$climate = .76; ${\alpha}$movement = .78) and across two variables (${\alpha}$climate = .71; ${\alpha}$movement = .74) using the LLM Mistral NeMo. Our prompting strategies are set up in a way that aligns the LLM to our codebook$-$we are not optimizing our codebook for LLM friendliness. Our paper provides insights into the effectiveness of different prompting strategies, crucial influencing factors, and the identification of reliable prompts for each coding task and model.
• Abstract（参考訳）: LLMは、社会科学における自動化コーディングを含むタスク自動化に広く利用されている。 しかし、研究者は異なるプロンプト戦略を提案しているが、その効果はLSMやタスクによって異なる。 多くの場合、試行錯誤は広く行われている。 HALC$-$aの汎用パイプラインを提案し、任意のコーディングタスクやモデルに対して最適なプロンプトの体系的かつ信頼性の高い構築を可能にし、関連すると考えられる任意のプロンプト戦略の統合を可能にする。 LLMのコーディングを調査し、パイプラインを検証するために、私たちは合計1,512個のプロンプトを、200万以上のリクエストでローカルLLMに送信しました。 プロンプト戦略とLLMタスク性能を,少数の専門家によるコーディング(地上真実)に基づいて検証する。 これらの専門家のコーディングと比較すると、単一変数({\alpha}$climate = .76; ${\alpha}$movement = .78)と2変数({\alpha}$climate = .71; ${\alpha}$movement = .74)に対して、LLM Mistral NeMoを用いて、コードが確実に動作するというプロンプトが見つかる。 私たちのプロンプト戦略は、LLMをコードブックに合わせる方法で設定されます。 本稿は,異なるプロンプト戦略の有効性,重要な影響要因,および各コーディングタスクとモデルに対する信頼性の高いプロンプトの同定に関する知見を提供する。

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