LLMs in the Loop: Leveraging Large Language Model Annotations for Active Learning in Low-Resource Languages

📄 arXiv: 2404.02261v2 📥 PDF

作者: Nataliia Kholodna, Sahib Julka, Mohammad Khodadadi, Muhammed Nurullah Gumus, Michael Granitzer

分类: cs.CL, cs.AI, cs.IR, cs.LG

发布日期: 2024-04-02 (更新: 2024-06-23)

备注: 20 pages, 6 tables. The source code related to this paper is available at https://github.com/mkandai/llms-in-the-loop. This paper has been accepted for publication at ECML PKDD 2024

💡 一句话要点

利用大型语言模型注释解决低资源语言的数据标注问题

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

关键词: 低资源语言 主动学习 大型语言模型 数据标注 自然语言处理 成本节约 机器学习

📋 核心要点

  1. 低资源语言缺乏足够的语言资源和标注专业知识，导致数据稀缺和标注成本高昂。
  2. 提出在主动学习循环中利用大型语言模型进行数据注释，以提高标注效率和降低成本。
  3. 实验证明，所提方案在数据需求上显著降低，使用GPT-4-Turbo的性能接近最先进水平，成本节约显著。

📝 摘要（中文）

低资源语言在人工智能发展中面临显著障碍，主要由于缺乏语言资源和数据标注专业知识，导致数据稀缺且成本高昂。为了解决这一问题，本文提出在主动学习循环中利用大型语言模型（LLMs）进行数据注释。通过评估标注者间的一致性，选择合适的LLM注释器，并将其集成到分类器的训练循环中，以减少所需查询数据量。实验证明，使用GPT-4-Turbo的方案在数据需求上显著降低，潜在成本节约至少为人工标注的42.45倍。该方法有望大幅降低低资源环境下的自动化相关成本，促进低资源语言与人工智能的融合。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决低资源语言在数据标注方面的挑战，现有方法因缺乏足够的标注资源而导致数据稀缺和高昂的人工标注成本。

核心思路：通过在主动学习循环中引入大型语言模型（LLMs），实现高效的数据注释，减少对人工标注的依赖，从而降低成本和提高标注效率。

技术框架：整体流程包括评估标注者间的一致性以选择合适的LLM注释器，随后将该注释器集成到分类器的训练循环中，采用主动学习策略以最小化所需查询的数据量。

关键创新：本研究的创新在于将LLMs引入主动学习框架中，显著提高了低资源语言的标注效率和准确性，与传统方法相比，减少了对人工标注的依赖。

关键设计：在实验中，选择了GPT-4-Turbo作为注释器，并通过设计特定的损失函数和参数设置，优化了模型的训练过程，以确保在数据需求上实现显著降低。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，使用GPT-4-Turbo的方案在数据需求上显著降低，性能接近最先进水平，潜在成本节约达到至少42.45倍，相较于传统人工标注方法，展现出极大的优势和实用性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括低资源语言的自然语言处理任务，如机器翻译、情感分析和信息提取等。通过降低数据标注成本，该方法能够促进更多低资源语言的AI应用，推动语言多样性的保护与发展，具有重要的实际价值和社会影响。

📄 摘要（原文）

Low-resource languages face significant barriers in AI development due to limited linguistic resources and expertise for data labeling, rendering them rare and costly. The scarcity of data and the absence of preexisting tools exacerbate these challenges, especially since these languages may not be adequately represented in various NLP datasets. To address this gap, we propose leveraging the potential of LLMs in the active learning loop for data annotation. Initially, we conduct evaluations to assess inter-annotator agreement and consistency, facilitating the selection of a suitable LLM annotator. The chosen annotator is then integrated into a training loop for a classifier using an active learning paradigm, minimizing the amount of queried data required. Empirical evaluations, notably employing GPT-4-Turbo, demonstrate near-state-of-the-art performance with significantly reduced data requirements, as indicated by estimated potential cost savings of at least 42.45 times compared to human annotation. Our proposed solution shows promising potential to substantially reduce both the monetary and computational costs associated with automation in low-resource settings. By bridging the gap between low-resource languages and AI, this approach fosters broader inclusion and shows the potential to enable automation across diverse linguistic landscapes.