- Automated Self-Refinement and Self-Correction for LLM-based Product Attribute Value Extraction [51.5]
本稿では,製品属性値抽出タスクに対して,エラーベースのプロンプト書き換えと自己補正という2つの自己補正手法を適用した。 実験の結果、どちらの自己補充技術も、異なるシナリオでモデルの性能に限界的な影響しか与えず、処理コストは大幅に増加することがわかった。
論文 参考訳（メタデータ） (Thu, 02 Jan 2025 12:55:27 GMT) - 「information extraction tasks such as extracting product attribute values from product descriptions」タスクにおいてSelf-refinementやSelf-correctionの効果が薄く、「Overall, fine-tuning without self-refinement proves to be the most effective and cost-efficient approach for scenarios where attribute values need to be extracted from a large number of product descriptions.」との報告。有効なことも多いテクニックなので、タスクによりけりなのかな、という印象。
- リポジトリはGitHub – wbsg-uni-mannheim/SelfRefinement4ExtractGPT: Automated Self-Refinement and Self-Correction for LLM-based Product Attribute Value Extraction