Khái niệm cốt lõi
大規模言語モデルのゼロショットパフォーマンスとプロンプト戦略の効果を評価する。
Tóm tắt
大規模言語モデル(LLMs)のゼロショットパフォーマンスを評価し、様々なプロンプト戦略を実験して効果を確認。
GPTとLLaMA-OAが6つのCSSタスクで比較され、結果が示されている。
プロンプト複雑性や同義語使用が結果に影響を与えることが示唆されている。
LLMsはデータ注釈や不正確な注釈の特定に利用可能であることが示唆されている。
Trích dẫn
"Task-specific fine-tuned models generally tend to outperform LLMs in zero-shot settings."
"More detailed and complex prompts do not necessarily enhance classification performance."
"LLMs can potentially be used for data annotation as a way to reduce human annotation costs."