大規模言語モデル（LLM）をデータのアノテーションに使用する際には、いくつかのポイントを考慮する必要があります。最適なプロンプトでのデータラベリングを行うためには、例示なしのゼロショットと例示有りのフューショットのどちらの方法が適しているかを見極めることが重要です。プロンプトの繊細な変更に対するLLMの反応も見逃せません。
モデル選択においては、バイアスの有無や温度パラメータが指標の一つとなっています。特に、大規模モデルは文化的な偏見を示す傾向があり、少数派の意見を代表する能力に限界があるとされています。さらに言語能力については、現時点では英語のパフォーマンスが高いものの、他言語での劣る傾向が課題として浮上しており、非英語圏のユーザー向けに対応を拡大しようという取り組みが進んでいます。最後に、LLMによる自然言語説明に関しては、人間の意思決定を完全に模倣することはできていないため、注意が必要であるとされています。
このような制約を理解した上で、あなたのプロジェクトに最適なアノテーション方法を探ることが推奨されます。
出典 : https://towardsdatascience.com/can-large-language-models-llms-label-data-2a8334e70fb8