「テキスト分類タスクについての迅速なエンジニアリングのためのヒントとトリック」

「テキスト分類タスクの迅速なエンジニアリングのヒントとトリック」

なぜテキスト分類のタスクにモデルの微調整をする必要があるのでしょうか？プロンプトエンジニアリングが正しい仕事をしてくれるのではないでしょうか？最近、LLMを微調整することで問題を解決することがわかりました。もちろん、それにはお金がかかりますが、救世主、プロンプトエンジニアリングがある場合、唯一の解決策ではありません。テキスト分類のタスクに取り組んでいました。最初はプロンプトで始めましたが、分類の課題に直面したため、あまりうまく機能していないように感じました。LLMを微調整しようとしていましたが、プロンプトに関してさらにいくつかの実験を試してみることにしました。その価値は間違いなくあったです。この記事では、テキスト分類の問題に対してLLMをプロンプトする際に使用できる異なるヒントとトリックを説明してみます。

まず、典型的な分類問題で遭遇する課題から始めて、プロンプトを活用してそれらを解決する方法を見てみましょう。そして、プロンプトに関するいくつかのヒントにも焦点を当てましょう。

1. データが乱雑ですか？まずは整理しましょう。

問題が何であれ、データがカギです。同様に、LLMが自然言語を理解できるとはいえ、データがクリーンであることを確認するために、データを分析し、分類に追加価値を持たないと思われる不要な文字や文字列を取り除くのは常に良い習慣です。これにより、データがクリーンになるだけでなく、LLMに送信されるトークンの数を減らすこともできます。

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2. クラス名を磨き上げましょう。

テキストを分類するためにどのクラス名（またはカテゴリ名）が最適かを見直して洗練させるために時間を費やしましょう。洗練されたクラス名が意味があり、理解でき、自己説明的であることを確認してください。たとえば、あるクラス名が「Like House」（説明不足）であり、顧客が不動産業者によって示された家を好むテキストの集まりを表している場合、それを「Customers liking the houses shown」というように名前を変更してください。これにより、LLMは適切なクラスを簡単に選び、テキストに割り当てることができます。ただし、分類が終了したら、元のクラス名と洗練されたクラス名をマスターディクショナリに保存して元のクラス名を元に戻すことができます。この技術は確実に正確性を高めます。

3. 誤分類を避けるために関連のあるクラスに取り組みましょう。

では、もし2つの関連するカテゴリやクラスがある場合、例えば「Like House」と「Customer positive feedback」のような場合はどうでしょうか。ここではさらに…

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