Dynamic Adaptive Optimization for Effective Sentiment Analysis Fine-Tuning on Large Language Models

📄 arXiv: 2408.11856v3 📥 PDF

作者: Hongcheng Ding, Xuanze Zhao, Ruiting Deng, Shamsul Nahar Abdullah, Deshinta Arrova Dewi, Zixiao Jiang

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-08-15 (更新: 2025-06-27)

💡 一句话要点

提出动态自适应优化模块，提升大型语言模型在情感分析微调中的性能

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

关键词: 情感分析 大型语言模型 多任务学习 动态自适应优化 金融文本分析

📋 核心要点

  1. 现有情感分析微调方法难以有效管理不同任务的复杂性，且多任务学习中的固定权重策略无法适应数据变化。
  2. 提出动态自适应优化（DAO）模块，通过动态调整任务权重，优化多任务学习过程，提升模型性能。
  3. 在标准和定制金融文本数据集上验证，实验结果表明，该框架在MSE和ACC指标上均有显著提升。

📝 摘要（中文）

情感分析在商业智能和金融预测等领域至关重要。大型语言模型（LLMs）已成为情感分析的热门范例，利用多任务学习同时处理特定任务。然而，经过微调的LLMs在情感分析中表现往往不佳，这是由于管理各种任务复杂性的固有挑战所致。此外，多任务学习中恒定权重的策略难以适应数据特征的变化，进一步降低了模型的效果。为了解决这些问题，我们提出了一种具有动态自适应优化（DAO）模块的新型多任务学习框架。该模块被设计为即插即用组件，可以无缝集成到现有模型中，为多任务学习提供有效且灵活的解决方案。DAO模块的关键组成部分是动态自适应损失，它在训练期间根据不同任务的相对重要性和数据特征动态调整分配给不同任务的权重。在标准和定制的金融文本数据集上的情感分析表明，所提出的框架实现了卓越的性能。与之前的工作相比，该工作分别将均方误差（MSE）和准确率（ACC）提高了15.58%和1.24%。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLMs）在情感分析任务微调中，由于任务复杂性和数据差异性导致性能下降的问题。现有方法，特别是基于固定权重的多任务学习方法，无法有效平衡不同任务之间的学习，导致模型效果不佳。

核心思路：论文的核心思路是引入动态自适应优化（DAO）模块，该模块能够根据不同任务的相对重要性和数据特征，动态调整损失函数中各个任务的权重。通过这种方式，模型可以更加关注重要性高的任务，从而提升整体性能。

技术框架：该框架采用即插即用的DAO模块，可以方便地集成到现有的LLM架构中。训练过程中，DAO模块会根据每个任务的损失动态调整权重，然后将加权后的损失用于模型参数更新。整体流程包括数据输入、LLM前向传播、计算各任务损失、DAO模块动态调整权重、计算加权损失、反向传播更新模型参数。

关键创新：最关键的创新在于动态自适应损失的设计。与传统的固定权重方法不同，DAO模块能够根据训练过程中的任务表现，自动调整每个任务的权重。这种动态调整机制使得模型能够更好地适应不同任务的复杂度和数据特征。

关键设计：DAO模块的核心是动态权重调整机制。具体实现细节未知，但可以推测其可能基于梯度大小、损失变化率或其他任务相关的指标来计算权重。损失函数是加权多任务损失，权重由DAO模块动态调整。具体的网络结构取决于所集成的LLM，DAO模块作为一个附加组件，不改变LLM本身的结构。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，所提出的DAO框架在情感分析任务上取得了显著的性能提升。在标准和定制的金融文本数据集上，与现有方法相比，该框架的均方误差（MSE）降低了15.58%，准确率（ACC）提高了1.24%。这些数据表明，DAO模块能够有效地提升LLM在情感分析微调中的性能。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于金融情感分析、舆情监控、产品评论分析等领域。通过提升情感分析的准确性和效率，可以帮助企业更好地理解市场趋势、优化产品设计、提升客户满意度，并为金融决策提供更可靠的依据。未来，该方法有望扩展到其他自然语言处理任务，例如文本分类、信息抽取等。

📄 摘要（原文）

Sentiment analysis plays a crucial role in various domains, such as business intelligence and financial forecasting. Large language models (LLMs) have become a popular paradigm for sentiment analysis, leveraging multi-task learning to address specific tasks concurrently. However, LLMs with fine-tuning for sentiment analysis often underperforms due to the inherent challenges in managing diverse task complexities. Moreover, constant-weight approaches in multi-task learning struggle to adapt to variations in data characteristics, further complicating model effectiveness. To address these issues, we propose a novel multi-task learning framework with a dynamic adaptive optimization (DAO) module. This module is designed as a plug-and-play component that can be seamlessly integrated into existing models, providing an effective and flexible solution for multi-task learning. The key component of the DAO module is dynamic adaptive loss, which dynamically adjusts the weights assigned to different tasks based on their relative importance and data characteristics during training. Sentiment analyses on a standard and customized financial text dataset demonstrate that the proposed framework achieves superior performance. Specifically, this work improves the Mean Squared Error (MSE) and Accuracy (ACC) by 15.58% and 1.24% respectively, compared with previous work.