Data Augmentation to Improve Large Language Models in Food Hazard and Product Detection

📄 arXiv: 2502.08687v1 📥 PDF

作者: Areeg Fahad Rasheed, M. Zarkoosh, Shimam Amer Chasib, Safa F. Abbas

分类: cs.CL

发布日期: 2025-02-12

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

利用ChatGPT-4o-mini数据增强提升LLM在食品危害与产品检测中的性能

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

关键词: 数据增强 大型语言模型 食品危害检测 产品检测 ChatGPT-4o-mini RoBERTa-base Flan-T5-base

📋 核心要点

  1. 现有食品危害和产品检测数据集规模有限，直接训练大型语言模型容易导致过拟合，泛化能力不足。
  2. 利用ChatGPT-4o-mini生成额外的训练数据，扩大数据集规模，从而提升模型对食品危害和产品的识别能力。
  3. 实验结果表明，使用增强数据训练的RoBERTa-base和Flan-T5-base模型在各项指标上均优于仅使用原始数据训练的模型。

📝 摘要（中文）

本研究旨在展示使用ChatGPT-4o-mini进行数据增强对食品危害和产品分析的影响。通过ChatGPT-4o-mini生成增强数据，并将其用于训练两个大型语言模型：RoBERTa-base和Flan-T5-base。模型在测试集上进行评估。结果表明，与仅使用原始数据集相比，使用增强数据有助于提高模型在召回率、F1分数、精确度和准确率等关键指标上的性能。完整的代码，包括模型训练和增强数据集，可在以下存储库中找到：https://github.com/AREEG94FAHAD/food-hazard-prdouct-cls

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决食品危害和产品检测中，由于数据集规模小，导致大型语言模型训练效果不佳的问题。现有方法直接使用小规模数据集训练LLM，容易出现过拟合，模型泛化能力差，难以在实际应用中取得良好效果。

核心思路：论文的核心思路是利用ChatGPT-4o-mini进行数据增强，生成更多样化的训练数据，从而扩大数据集规模，提高模型的泛化能力和鲁棒性。通过增加训练样本，使模型能够更好地学习到食品危害和产品的特征，从而提升检测性能。

技术框架：整体流程包括以下几个阶段：1) 使用ChatGPT-4o-mini对原始数据集进行数据增强，生成新的训练样本。2) 将增强后的数据集与原始数据集合并，形成更大的训练集。3) 使用增强后的训练集训练RoBERTa-base和Flan-T5-base两个大型语言模型。4) 在独立的测试集上评估模型的性能，并与使用原始数据集训练的模型进行比较。

关键创新：论文的关键创新在于将ChatGPT-4o-mini应用于食品危害和产品检测领域的数据增强。与传统的数据增强方法相比，使用LLM生成的数据更具多样性和语义相关性，能够更好地提升模型的泛化能力。此外，论文验证了数据增强方法在RoBERTa-base和Flan-T5-base等不同LLM上的有效性。

关键设计：论文中，ChatGPT-4o-mini被用于生成与原始数据语义相关的新的训练样本。具体的prompt设计和生成策略未知。RoBERTa-base和Flan-T5-base模型采用默认的训练参数和损失函数。实验中，重点关注了召回率、F1分数、精确度和准确率等关键指标，以评估数据增强的效果。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，使用ChatGPT-4o-mini进行数据增强后，RoBERTa-base和Flan-T5-base模型在食品危害和产品检测任务上的性能得到了显著提升。具体提升幅度未知，但论文强调了在召回率、F1分数、精确度和准确率等关键指标上的改进，证明了数据增强策略的有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于食品安全监管、智能餐饮服务、食品电商等领域。通过提升食品危害和产品检测的准确率，可以有效保障消费者权益，提高食品安全水平，并为相关企业提供更智能化的产品管理和推荐服务。未来，该方法有望扩展到其他领域，例如药品安全、工业产品检测等。

📄 摘要（原文）

The primary objective of this study is to demonstrate the impact of data augmentation using ChatGPT-4o-mini on food hazard and product analysis. The augmented data is generated using ChatGPT-4o-mini and subsequently used to train two large language models: RoBERTa-base and Flan-T5-base. The models are evaluated on test sets. The results indicate that using augmented data helped improve model performance across key metrics, including recall, F1 score, precision, and accuracy, compared to using only the provided dataset. The full code, including model training and the augmented dataset, can be found in this repository: https://github.com/AREEG94FAHAD/food-hazard-prdouct-cls