Making Large Language Models Better Data Creators

📄 arXiv: 2310.20111v1 📥 PDF

作者: Dong-Ho Lee, Jay Pujara, Mohit Sewak, Ryen W. White, Sujay Kumar Jauhar

分类: cs.CL

发布日期: 2023-10-31

备注: Accepted to EMNLP 2023 main conference. 12 pages, 5 figures, 6 tables. Code is available at https://github.com/microsoft/llm-data-creation

💡 一句话要点

提出统一数据创建管道以解决数据标注成本高的问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 数据创建 自然语言处理 模型训练 数据标注 成本降低 性能提升

📋 核心要点

  1. 现有方法在数据标注和生成方面面临高成本和时间消耗的问题，限制了大型语言模型的应用。
  2. 本文提出的统一数据创建管道仅需一个示例，能够高效生成多种任务的数据，简化了数据准备过程。
  3. 实验结果显示，使用该管道生成的数据训练的模型在分布外任务上性能提升高达17.5%，显示出其有效性。

📝 摘要（中文）

尽管大型语言模型（LLMs）在自然语言处理（NLP）领域取得了显著进展，但在实际应用中仍面临成本、响应性、控制以及隐私和安全等挑战。因此，训练模型在某些情况下仍然是首选。然而，这些模型需要人类标注的数据以实现最佳性能，而获取这些数据既昂贵又耗时。为了解决这一问题，本文提出了一种统一的数据创建管道，仅需一个格式化示例，适用于广泛的任务，包括传统上具有语义空洞标签空间的难题。实验表明，遵循指令的LLMs是高效的数据创建者，使用这些数据训练的模型在分布外评估中表现优于使用人类标注数据训练的模型（提升幅度高达17.5%），同时在分布内任务上保持了相当的性能。这些结果对在实际应用中部署的NLP系统的鲁棒性具有重要意义。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大型语言模型在实际应用中由于高昂的人类标注成本和时间消耗而导致的使用障碍。现有方法在数据标注和生成方面存在选择困难和任务特定提示工程的挑战。

核心思路：论文提出了一种统一的数据创建管道，设计上只需一个格式化示例，能够适应多种任务，尤其是那些标签空间语义空洞的任务。通过简化数据创建过程，降低了人类的参与需求。

技术框架：整体架构包括数据选择、数据生成和模型训练三个主要模块。首先，通过一个示例格式化输入数据，然后利用指令遵循的LLMs生成所需的数据，最后将生成的数据用于模型训练。

关键创新：最重要的创新点在于提出了一个只需单一示例的统一数据创建管道，这与传统方法需要大量标注数据的方式本质上不同，显著降低了数据准备的复杂性。

关键设计：在设计中，采用了特定的损失函数来优化生成数据的质量，并通过实验验证了不同任务的适应性，确保生成的数据能够有效支持模型训练。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

实验结果显示，使用本文提出的数据创建管道生成的数据训练的模型在分布外评估中性能提升高达17.5%，同时在分布内任务上保持了相当的性能。这一结果表明，指令遵循的LLMs在数据生成方面具有高效性和实用性，能够有效替代传统的人类标注数据。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自然语言处理中的文本分类、情感分析和问答系统等。通过降低数据标注的成本和时间，研究成果能够加速模型开发和部署，提高NLP系统的实际应用价值。未来，该方法可能会扩展到更多领域，推动AI模型的普及和应用。

📄 摘要（原文）

Although large language models (LLMs) have advanced the state-of-the-art in NLP significantly, deploying them for downstream applications is still challenging due to cost, responsiveness, control, or concerns around privacy and security. As such, trainable models are still the preferred option in some cases. However, these models still require human-labeled data for optimal performance, which is expensive and time-consuming to obtain. In order to address this issue, several techniques to reduce human effort involve labeling or generating data using LLMs. Although these methods are effective for certain applications, in practice they encounter difficulties in real-world scenarios. Labeling data requires careful data selection, while generating data necessitates task-specific prompt engineering. In this paper, we propose a unified data creation pipeline that requires only a single formatting example, and which is applicable to a broad range of tasks, including traditionally problematic ones with semantically devoid label spaces. In our experiments we demonstrate that instruction-following LLMs are highly cost-effective data creators, and that models trained with these data exhibit performance better than those trained with human-labeled data (by up to 17.5%) on out-of-distribution evaluation, while maintaining comparable performance on in-distribution tasks. These results have important implications for the robustness of NLP systems deployed in the real-world.