JAPAGEN: Efficient Few/Zero-shot Learning via Japanese Training Dataset Generation with LLM

📄 arXiv: 2412.06738v1 📥 PDF

作者: Takuro Fujii, Satoru Katsumata

分类: cs.CL

发布日期: 2024-12-09

备注: Accepted by PACLIC38 (2024)

💡 一句话要点

JAPAGEN：利用LLM生成日语训练数据，实现高效的少样本/零样本学习

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

关键词: 大型语言模型 数据生成 少样本学习 零样本学习 日语NLP 模型训练 BERT

📋 核心要点

  1. 现有研究主要集中在英语任务，缺乏对LLM在其他语言数据生成能力上的探索。
  2. JAPAGEN方法利用LLM合成日语训练数据，用于训练小型模型，提升效率。
  3. 实验表明，JAPAGEN在正式文本分类任务中表现出色，可与传统LLM提示方法媲美。

📝 摘要（中文）

近年来，一些研究强调了大型语言模型（LLMs）作为监督训练数据生成器的潜力，它具有增强推理效率和降低数据收集成本等优势。然而，这些研究主要集中在英语语言任务上。本文旨在解决一个基本的研究问题：LLMs能否作为其他语言任务的有效训练数据生成器？具体而言，我们利用LLMs在六个不同的日语下游任务的少样本和零样本学习场景下合成监督训练数据。随后，我们利用这些合成数据来训练紧凑模型（例如，BERT）。这种新颖的方法被称为JAPAGEN。我们的实验结果表明，JAPAGEN在需要正式文本输入的分类任务中实现了强大的性能，与传统的LLM提示策略相比，表现出具有竞争力的结果。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决在日语环境下，缺乏大规模标注数据的问题。现有方法依赖人工标注，成本高昂且效率低下。直接使用LLM进行推理，计算资源消耗大，难以部署到资源受限的设备上。因此，需要一种方法，能够利用LLM的生成能力，低成本地获取高质量的日语训练数据，并训练小型模型，以实现高效的推理。

核心思路：论文的核心思路是利用LLM作为数据生成器，为日语任务合成监督训练数据。通过少量样本或零样本提示LLM，使其生成大量标注数据，然后使用这些数据训练小型模型（如BERT）。这样既能利用LLM的知识，又能避免直接使用LLM进行推理带来的高计算成本。

技术框架：JAPAGEN的整体框架包括以下几个阶段：1) 任务定义：确定需要解决的日语下游任务，例如文本分类、情感分析等。2) LLM提示：设计合适的提示语，包括少量样本示例（few-shot）或任务描述（zero-shot），输入到LLM中。3) 数据生成：LLM根据提示语生成大量的训练数据，包括输入文本和对应的标签。4) 模型训练：使用生成的训练数据训练小型模型（如BERT）。5) 模型评估：在测试集上评估训练好的模型的性能。

关键创新：JAPAGEN的关键创新在于将LLM作为日语训练数据的生成器，并成功地应用于多个下游任务。与传统的依赖人工标注的方法相比，JAPAGEN大大降低了数据获取的成本和时间。与直接使用LLM进行推理相比，JAPAGEN通过训练小型模型，实现了更高的推理效率。

关键设计：论文中，提示语的设计至关重要，需要仔细选择少量样本示例或编写清晰的任务描述，以引导LLM生成高质量的训练数据。此外，生成数据的数量也需要适当控制，过少可能导致模型训练不足，过多可能引入噪声。在模型训练阶段，需要选择合适的模型结构和训练参数，以充分利用生成的数据。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

实验结果表明，JAPAGEN在多个日语分类任务上取得了与传统LLM提示方法相媲美的性能。例如，在某些任务上，JAPAGEN甚至超过了直接使用LLM进行推理的性能。此外，JAPAGEN训练的小型模型具有更高的推理效率，更适合部署到资源受限的设备上。这些结果验证了JAPAGEN作为一种高效的日语训练数据生成方法的有效性。

🎯 应用场景

JAPAGEN方法可广泛应用于各种日语自然语言处理任务，尤其是在数据稀缺的领域。例如，可以用于构建特定领域的日语文本分类器、情感分析器等。该方法降低了数据标注成本，加速了模型开发流程，有助于推动日语NLP技术的发展和应用。未来，可以将JAPAGEN扩展到其他低资源语言，解决数据匮乏问题。

📄 摘要（原文）

Recently some studies have highlighted the potential of Large Language Models (LLMs) as effective generators of supervised training data, offering advantages such as enhanced inference efficiency and reduced costs associated with data collection. However, these studies have predominantly focused on English language tasks. In this paper, we address the fundamental research question: Can LLMs serve as proficient training data generators for other language tasks? Specifically, we leverage LLMs to synthesize supervised training data under few-shot and zero-shot learning scenarios across six diverse Japanese downstream tasks. Subsequently, we utilize this synthesized data to train compact models (e.g., BERT). This novel methodology is termed JAPAGEN. Our experimental findings underscore that JAPAGEN achieves robust performance in classification tasks that necessitate formal text inputs, demonstrating competitive results compared to conventional LLM prompting strategies.