Arxiv hàng ngày

Đây là trang tổng hợp các bài báo về trí tuệ nhân tạo được xuất bản trên toàn thế giới.
Trang này sử dụng Google Gemini để tóm tắt nội dung và hoạt động phi lợi nhuận.
Bản quyền của các bài báo thuộc về tác giả và tổ chức liên quan; khi chia sẻ, chỉ cần ghi rõ nguồn.

TAGAL: Tạo dữ liệu dạng bảng bằng phương pháp Agentic LLM

Created by
  • Haebom

Tác giả

Beno it Ronval, Pierre Dupont, Siegfried Nijssen

Phác thảo

Bài báo này trình bày TAGAL, ​​một phương pháp mới để tạo dữ liệu bảng tổng hợp bằng cách sử dụng các mô hình ngôn ngữ quy mô lớn (LLM). TAGAL tự động hóa quy trình phản hồi lặp lại thông qua quy trình làm việc dựa trên tác nhân để cải thiện chất lượng dữ liệu mà không cần đào tạo LLM bổ sung. LLM cho phép tích hợp kiến ​​thức bên ngoài vào quy trình tạo dữ liệu và chúng tôi đánh giá hiệu suất của TAGAL trên nhiều tập dữ liệu và khía cạnh chất lượng khác nhau. Chúng tôi phân tích tiện ích của các mô hình ML hạ lưu bằng cách đào tạo các bộ phân loại chỉ trên dữ liệu tổng hợp hoặc bằng cách kết hợp dữ liệu thực và dữ liệu tổng hợp, đồng thời so sánh sự tương đồng giữa dữ liệu thực và dữ liệu được tạo. Do đó, TAGAL chứng minh hiệu suất tương đương với các kỹ thuật tiên tiến yêu cầu đào tạo LLM và vượt trội hơn các kỹ thuật khác không yêu cầu đào tạo. Điều này làm nổi bật tiềm năng của quy trình làm việc dựa trên tác nhân và gợi ý những hướng đi mới cho việc tạo dữ liệu dựa trên LLM.

Takeaways, Limitations

•
Takeaways:
◦
Chúng tôi chứng minh rằng quy trình làm việc dựa trên tác nhân tận dụng LLM có thể tạo ra dữ liệu bảng tổng hợp chất lượng cao mà không cần đào tạo LLM bổ sung.
◦
Chúng tôi chứng minh tính hiệu quả của phương pháp này bằng cách đạt được hiệu suất tương đương hoặc tốt hơn so với các phương pháp đào tạo LLM hiện có.
◦
Nó gợi ý khả năng cải thiện quá trình tạo dữ liệu bằng cách tận dụng kiến ​​thức bên ngoài.
◦
Chúng tôi cung cấp phương pháp tạo dữ liệu tổng hợp có thể góp phần cải thiện hiệu suất của các mô hình ML hạ nguồn.
•
Limitations:
◦
ĐáNh giá hiệu suất của TAGAL được trình bày trong bài báo này chỉ giới hạn ở một tập dữ liệu cụ thể và các khía cạnh chất lượng, và cần nghiên cứu thêm để xác định khả năng khái quát hóa của nó.
◦
Do bản chất của LLM, dữ liệu có thể bị sai lệch và cần có giải pháp để giải quyết vấn đề này.
◦
Khả năng áp dụng cho các cấu trúc dữ liệu phức tạp hoặc các lĩnh vực đặc biệt cần được nghiên cứu thêm.
👍
Made with Slashpage