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Self-Correction Distillation for Structured Data Question Answering

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저자

Yushan Zhu, Wen Zhang, Long Jin, Mengshu Sun, Ling Zhong, Zhiqiang Liu, Juan Li, Lei Liang, Chong Long, Chao Deng, Junlan Feng

개요

본 논문은 구조화된 데이터 질의응답(QA) 능력을 향상시키기 위해, 특히 소규모 언어 모델(LLM)에 초점을 맞춘 연구를 제시한다. 대규모 LLM의 능력을 소규모 LLM으로 이전하기 위해 자체 수정 증류(SCD) 방법을 제안한다. SCD는 오류 감지를 위한 오류 프롬프트 메커니즘(EPM)과 2단계 증류 전략을 활용하여 소규모 LLM의 구조화된 질의 생성 및 오류 수정 능력을 향상시킨다. 실험 결과, 제안된 SCD 방법이 다양한 벤치마크에서 소규모 LLM의 성능을 다른 증류 방법보다 향상시키고, 일부 데이터셋에서는 GPT4의 성능에 근접함을 보였다.

시사점, 한계점

•
시사점:
◦
소규모 LLM의 구조화된 데이터 QA 능력 향상에 기여
◦
대규모 LLM의 능력을 소규모 LLM으로 효과적으로 이전하는 새로운 방법론 제시
◦
EPM을 통해 오류 감지 및 맞춤형 오류 메시지 제공 가능
◦
다양한 구조화된 데이터 유형에 대한 성능 향상 확인
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한계점:
◦
소규모 LLM의 한계로 인해, 대규모 LLM 수준의 성능에는 도달하지 못함
◦
특정 데이터셋에 대한 성능 편차 존재
◦
EPM의 오류 감지 정확도에 대한 추가적인 연구 필요성
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