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Cet article propose DCScore, une nouvelle méthode de mesure de la diversité des ensembles de données synthétiques générés à l'aide de modèles linguistiques à grande échelle (MLH). Pour relever les défis liés à la mesure de la diversité dans les ensembles de données synthétiques existants, DCScore formalise l'évaluation de la diversité comme une tâche de classification d'échantillons, exploitant les relations inter-échantillons. La validation théorique démontre que DCScore satisfait les axiomes liés à la diversité. Les résultats expérimentaux sur des ensembles de données synthétiques démontrent que DCScore présente une corrélation plus élevée avec diverses pseudo-vérités que les méthodes existantes, tout en réduisant les coûts de calcul. Le code est disponible sur GitHub.
Takeaways, Limitations
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Takeaways:
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Nous présentons une nouvelle méthode (DCScore) pour mesurer efficacement et efficacement la diversité des ensembles de données synthétiques basés sur LLM.
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Démonstration de performances de mesure de diversité améliorées et d'efficacité de calcul par rapport aux méthodes existantes.
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Assurer la validité du DCScore sur la base de bases théoriques.
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Reproductibilité et convivialité accrues grâce au code ouvert.
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Limitations:
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Les résultats expérimentaux présentés peuvent être limités à des ensembles de données synthétiques spécifiques.
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Il est nécessaire de prendre en compte différentes perspectives pour définir et mesurer la diversité.
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Une évaluation plus approfondie des performances de DCScore dans des applications réelles est nécessaire.
