거대 언어 모델 기반 분류문제에서 유사도 활용 Few-shot 예제 기법 성능분석

Q: 이 논문에서 정의한 Few-shot 프롬프팅이란 무엇인가?

거대 언어 모델의 입력 프롬프트에 해결해야 할 문제와 유사한 k개의 입력-출력 예제를 추가하여 모델의 성능을 높이는 방식이다. 이는 모델이 수행해야 할 태스크의 구체적인 예시를 제공함으로써 자연어 처리 작업의 정확도를 향상시키는 기법을 의미한다.

Q: 다중 클래스 분류에서 유사도 기반 Few-shot 예제 선택이 성능에 어떤 영향을 미치는가?

연구 결과, 단순 유사도를 기반으로 예제를 선택하는 것은 랜덤 예제 사용 시보다 성능을 급격히 하락시키는 경향이 있다. 특히 사회와 정치 라벨처럼 구분이 어려운 클래스 간의 혼동을 가중시켜 분류 정확도를 저해하는 것으로 나타났다.

안형진; 황태욱; 정상근

학술대회자료 Full-text

저자정보: 안형진 (충남대학교) 황태욱 (충남대학교) 정상근 (충남대학교)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2023 한국소프트웨어종합학술대회 논문집

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거대 언어 모델(Large Language Model, LLM)과 Few-shot 프롬프트를 활용하여 LLM의 자연어 처리 태스크 성능을 향상시키는 연구가 활발히 수행되고 있다. 본 연구에서는 다중 클래스 분류 태스크에서 유사도 기반 예제를 사용한 ... 전체 초록 보기

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