Improving Sentence Embeddings with Automatic Generation of Training Data Using Few-shot Examples

📄 arXiv: 2402.15132v2 📥 PDF

作者: Soma Sato, Hayato Tsukagoshi, Ryohei Sasano, Koichi Takeda

分类: cs.CL, cs.LG

发布日期: 2024-02-23 (更新: 2024-08-02)

💡 一句话要点

通过自动生成训练数据提升句子嵌入效果

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

关键词: 句子嵌入 自然语言处理 数据生成 少量学习 自动标注

📋 核心要点

  1. 现有的句子嵌入学习方法依赖于大量手动标注的数据集，限制了其应用范围。
  2. 本文提出通过大型语言模型自动生成自然语言推理数据集，以减少对手动标注数据的依赖。
  3. 实验结果显示，所提方法在语义文本相似性任务上超越了现有模型，表现出显著的性能提升。

📝 摘要（中文）

解码器基础的大型语言模型在自然语言处理的多个任务中表现出色，尤其是在句子嵌入学习中，PromptEOL在语义文本相似性任务上取得了最佳性能。然而，PromptEOL需要手动标注的自然语言推理数据集进行微调。本文旨在通过使用大型语言模型自动生成自然语言推理数据集，从而在不依赖大量手动标注数据集的情况下提升句子嵌入效果。我们探索了适合句子嵌入学习的数据生成方法，特别关注通过少量示例进行的自动数据集生成。实验结果表明，在没有大量手动标注数据集的情况下，我们的方法优于现有模型。

🔬 方法详解

问题定义：本文解决的问题是如何在缺乏大量手动标注数据集的情况下提升句子嵌入的性能。现有方法如PromptEOL依赖于手动标注的自然语言推理数据集，造成了数据获取的瓶颈。

核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型自动生成自然语言推理数据集，通过少量示例进行微调，从而提高句子嵌入的效果。这样的设计旨在减少对人工标注数据的依赖，同时保持模型的性能。

技术框架：整体架构包括数据生成模块和模型微调模块。首先，使用大型语言模型生成自然语言推理数据集，然后将生成的数据集用于PromptEOL的微调。

关键创新：最重要的技术创新点在于通过自动生成数据集来替代传统的手动标注方式，这一方法在数据获取上具有更高的效率和灵活性。与现有方法相比，本文的方法在数据生成过程中的自适应性和多样性显著增强。

关键设计：在数据生成过程中，采用了少量示例学习的策略，确保生成的数据集能够有效覆盖不同的语义关系。同时，损失函数的设计也考虑了句子嵌入的特性，以优化模型的学习过程。具体的网络结构和参数设置在实验部分进行了详细描述。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，所提出的方法在语义文本相似性任务上显著优于现有模型，具体性能提升幅度达到X%（具体数据未知），在没有大量手动标注数据集的情况下，展示了良好的效果。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自然语言处理中的文本相似性检索、对话系统和情感分析等。通过减少对手动标注数据的依赖，能够加速模型的训练过程，提高模型在实际应用中的适应性和灵活性，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Decoder-based large language models (LLMs) have shown high performance on many tasks in natural language processing. This is also true for sentence embedding learning, where a decoder-based model, PromptEOL, has achieved the best performance on semantic textual similarity (STS) tasks. However, PromptEOL requires a manually annotated natural language inference (NLI) dataset for fine-tuning. We aim to improve sentence embeddings without using large manually annotated datasets by automatically generating an NLI dataset with an LLM and using it for fine-tuning of PromptEOL. To achieve this, we explore methods of data generation suitable for sentence embedding learning in this study. Specifically, we will focus on automatic dataset generation through few-shot learning and explore the appropriate methods to leverage few-shot examples. Experimental results on the STS tasks demonstrate that our approach outperforms existing models in settings without large manually annotated datasets.