MEGAnno+: A Human-LLM Collaborative Annotation System

Temel Kavramlar

人間とLLMが協力して信頼性の高いラベルを生成するためのMEGAnno+注釈システムを紹介します。

Özet

MEGAnno+は、人間とLLMが協力してデータラベリングを行うための効果的なシステムです。LLM注釈→人間による検証のワークフローをサポートし、信頼性の高いラベルを効率的に収集できます。システムは、強力なLLM注釈、選択的な人間検証、および効果的なLLM、ラベル、およびメタデータの管理をサポートしています。このシステムは、エージェント（モデルとプロンプト構成）やジョブ（アノテーション作業）、および検証（確認または修正）などの新しいコンセプトを導入しています。さらに、メタデータの取得や監視機能も提供されており、効率的なデータ収集と品質管理が可能です。

İstatistikler

LLMはさまざまなNLPタスクで高速かつ低コストでデータをラベリングできる。
LLMは一部のタスクで人間以上の精度を達成することが示されている。
LLM生成ラベルに対する人間の検証が重要である。
メタデータ（例：トークンログ）は追加情報として有用である。

Alıntılar

LLMs can achieve near-human or even better-than-human accuracy in some tasks.
Studies show that LLMs can generate labels faster and at a lower cost than hiring crowd workers for labeling.
In our system, we focus on human verification of LLM-generated labels and leave model verification and self-verification as future work.

Önemli Bilgiler Şuradan Elde Edildi

MEGAnno+

by Hannah Kim,K... : arxiv.org 02-29-2024

https://arxiv.org/pdf/2402.18050.pdf

Daha Derin Sorular

どのようにして注釈タスクを設計すべきですか？

注釈タスクを設計する際、一般的なNLPタスクと同様に、広く使用されているおよび標準化されたNLPタスクに類似した方法が有益であることがわかります。例えば、Moanaの問題を自然言語推論タスクとしてフレーム化する方が、合意または不一致のバイナリ分類ではなく効果的である可能性があります。さらに、ラベルオプションの選択は、感情分析など特定のタスク向けに共通のオプション（[positive, neutral, negative] > [super positive, positive, ..., negative]）と似ている場合に効果的である可能性があります。最後に、プロンプト形式はトレーニング時と同様であれば良い結果を得やすいです。LLMsは異なるプロンプトフォーマットを持つこともありますから。

LLMsは一貫した信頼性のあるアノテーターですか？

LLMsは人間アノテーターと同じように扱ってしまっても大丈夫ではありません。人間アノテーターは常連質問でも一貫した回答を期待しますが、LLMsはセマンティック保存パートブレーション（prompting with the same setup today may yield different results than prompting yesterday）やリアルタイムファインチューニング等多く要因から出力結果が異なり得ます。
商用LLMを使ったデータ収集中注意しなければならない点も存在します。商用LLM共有データ（ChatGPT等）利用時そのデータ収集及び再学習可能性考慮しなければ法律上問題発生する恐れもあります。

この記事から得られる洞察から逸脱したインスピレーションは何ですか？

この記事から得られた洞察から逸脱したインスピレーションとして、「ML/ AI技術専門家」と「社会科学者」、「医療関係者」、「HR担当者」等専門知識保持者協力下AI活用事例開発重要性強調されました。「MEGAnno+」システム提案内容参考しAI活動実施前各種専門家協力必要だろう思います。