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.

Source2Synth: Tạo và quản lý dữ liệu tổng hợp dựa trên nguồn dữ liệu thực tế

Created by
  • Haebom

Tác giả

Alisia Lupidi, Carlos Gemmell, Nicola Cancedda, Jane Dwivedi-Yu, Jason Weston, Jakob Foerster, Roberta Raileanu, Maria Lomeli

Phác thảo

Bài báo này trình bày Source2Synth, một phương pháp mới tận dụng việc tạo dữ liệu tổng hợp để cải thiện hiệu suất của các mô hình ngôn ngữ quy mô lớn (LLM) mà không cần chú thích thủ công tốn kém. Source2Synth tạo dữ liệu tổng hợp dựa trên các nguồn dữ liệu thực tế và nâng cao chất lượng dữ liệu bằng cách kết hợp một bước suy luận trung gian. Phương pháp này cải thiện chất lượng tập dữ liệu bằng cách loại bỏ các hiện vật chất lượng thấp dựa trên khả năng trả lời. Chúng tôi chứng minh hiệu suất được cải thiện bằng cách áp dụng phương pháp này cho hai tác vụ sử dụng các loại dữ liệu đa dạng: trả lời câu hỏi nhiều bước (MHQA), đánh giá khả năng lập luận phức tạp bằng tài liệu, và trả lời câu hỏi bảng (TQA), đánh giá khả năng sử dụng công cụ bằng bảng. Chúng tôi đạt được mức tăng hiệu suất là 25,51% đối với tác vụ TQA WikiSQL và 22,57% đối với tác vụ MHQA HotpotQA, so với các mô hình cơ sở hiện có.

Takeaways, Limitations

•
Takeaways:
◦
Chúng tôi trình bày một phương pháp mới để cải thiện hiệu suất LLM một cách hiệu quả bằng cách tạo dữ liệu tổng hợp dựa trên các nguồn dữ liệu thực.
◦
Cải thiện chất lượng dữ liệu bằng cách bao gồm các bước suy luận trung gian và loại bỏ các thành phần kém chất lượng.
◦
Thể hiện khả năng áp dụng cho nhiều loại dữ liệu và nhiệm vụ khác nhau (MHQA, TQA).
◦
Đã đạT được những cải tiến đáng kể về hiệu suất trên WikiSQL và HotpotQA.
•
Limitations:
◦
Cần phải thử nghiệm và phân tích thêm về khả năng mở rộng của Source2Synth.
◦
Xác định những hạn chế trong khả năng khái quát hóa đối với nhiều loại dữ liệu và nhiệm vụ khác nhau và cải thiện chúng.
◦
Cần có thêm nghiên cứu để cải thiện tính khách quan và tối ưu hóa các tiêu chí loại bỏ sản phẩm chất lượng thấp.
◦
Cần phải phân tích để xác định tác động của sai lệch trong các nguồn dữ liệu được sử dụng đối với kết quả.
👍
Made with Slashpage