Using Large Language Models to Enrich the Documentation of Datasets for Machine Learning
作者: Joan Giner-Miguelez, Abel Gómez, Jordi Cabot
分类: cs.DL, cs.AI, cs.CL
发布日期: 2024-04-04 (更新: 2024-05-24)
💡 一句话要点
利用大型语言模型丰富机器学习数据集文档
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大型语言模型 数据集文档 机器学习 自动提取 合规性评估 可信赖人工智能 信息提取
📋 核心要点
- 现有数据集文档通常以非结构化文本形式存在，导致自动分析和处理困难，影响数据集的可发现性和合规性评估。
- 本文提出利用大型语言模型（如GPT3.5和Flan-UL2）及提示策略，自动提取数据集文档中的关键维度，增强数据集描述。
- 实验结果表明，GPT3.5的提取准确率为81.21%，优于Flan-UL2的69.13%，但GPT3.5更容易出现幻觉现象。
📝 摘要（中文）
随着欧洲人工智能法案等监管倡议的提出，机器学习社区强调需要从多个关键维度描述数据集，以确保可信赖的人工智能。然而，这些信息通常以非结构化文本形式呈现，阻碍了其自动分析和处理。本文探讨了利用大型语言模型（LLM）及一系列提示策略，自动提取这些维度并丰富数据集描述的方法。该方法可帮助数据发布者和从业者创建机器可读的文档，从而提高数据集的可发现性，评估其与现行人工智能法规的合规性，并提升基于这些数据集训练的机器学习模型的整体质量。我们在12篇科学数据集论文上评估了该方法，结果显示提示提取策略具有良好的准确性。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决数据集文档中信息描述不规范的问题，现有方法难以自动提取和分析数据集的关键维度，影响数据集的可用性和合规性评估。
核心思路：通过利用大型语言模型（LLM）和特定的提示策略，自动从非结构化文档中提取数据集的关键维度，从而生成机器可读的文档，提高数据集的可发现性和合规性。
技术框架：整体流程包括数据集文档的输入、LLM的提示生成、维度提取和结果输出。主要模块包括文档解析、维度识别和结果格式化。
关键创新：最重要的创新在于结合LLM与提示策略，能够有效地从非结构化文本中提取结构化信息，显著提升了数据集文档的可读性和可用性。
关键设计：在实验中，使用了GPT3.5和Flan-UL2两种模型，设置了不同的提示策略以优化提取效果，具体参数设置和损失函数设计未详细披露。实验结果显示，GPT3.5在准确性上表现更佳。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，使用GPT3.5的提取准确率达到81.21%，明显高于Flan-UL2的69.13%。尽管GPT3.5在准确性上表现更佳，但也更容易出现幻觉现象，这为后续研究提供了改进方向。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括数据集发布、机器学习模型训练和合规性评估。通过提供机器可读的文档，数据发布者能够更好地满足监管要求，提升数据集的可发现性，从而推动可信赖的人工智能应用的发展。
📄 摘要（原文）
Recent regulatory initiatives like the European AI Act and relevant voices in the Machine Learning (ML) community stress the need to describe datasets along several key dimensions for trustworthy AI, such as the provenance processes and social concerns. However, this information is typically presented as unstructured text in accompanying documentation, hampering their automated analysis and processing. In this work, we explore using large language models (LLM) and a set of prompting strategies to automatically extract these dimensions from documents and enrich the dataset description with them. Our approach could aid data publishers and practitioners in creating machine-readable documentation to improve the discoverability of their datasets, assess their compliance with current AI regulations, and improve the overall quality of ML models trained on them. In this paper, we evaluate the approach on 12 scientific dataset papers published in two scientific journals (Nature's Scientific Data and Elsevier's Data in Brief) using two different LLMs (GPT3.5 and Flan-UL2). Results show good accuracy with our prompt extraction strategies. Concrete results vary depending on the dimensions, but overall, GPT3.5 shows slightly better accuracy (81,21%) than FLAN-UL2 (69,13%) although it is more prone to hallucinations. We have released an open-source tool implementing our approach and a replication package, including the experiments' code and results, in an open-source repository.