LLM推定ラベルと弱教師あり学習による反復的アノテーション更新

保しやすい利点をもつ。テキスト分類は、感情分析や文書カテゴリの分類そこで本研究では、LLMの推論能力とUUといった従来のタスクから、近年は大規模言語モデLearningを組み合わせることにより、大規模データル（LargeLanguageModel:LLM）のRLHFやDPOなのラベリングコストとラベルノイズの問題を同時にどの学習手法や評価に至るまで、幅広い分野で重要軽減する新たな反復学習フレームワークを提案すな役割を担っている。テキスト分類の有用性が広くる。まず、LLMを用いて未ラベルのコーパスに対認識されている一方で、その学習には大量のラベルし初期的なラベル付けを行い、LLMが「正」と判断付きデータが必要となる。アノテーション作業にはしたサンプルを疑似正例コーパスD、LLMが「負」高い人的コストが伴い、とりわけ医療や法律など専と判断したサンプルを疑似負例コーパスD′として門性の高いテキストの場合、このコストはさらに深作成し、UULearningを適用する。この手順によっ刻な問題となる。アノテーションのコスト削減を目て、元のLLMが有する分類性能を上回る精度をも的として、近年はLLMを活用したアノテーションつ分類器を学習可能となる。―3384―.さらに、得られた分類器を用いて元のコーパスを再度ラベリングし、更新された疑似正例コーパスDと疑似負例コーパスD′を再びUULearningのパイプラインに投入する。このように反復的にラベルを精錬することで、初期段階でLLMが付与したラベルノイズを段階的に削減し、DとD′がより理想的な分布へと近づいていく。その結果、学習を重ねるにつれ、分類器の精度向上が期待できる。本研究では、上記フレームワークによってLLMとUULearningを組み合わせた反復的学習手法を実装し、その性能向上を実験的に検証する。さらに、その最終的な性能が、従来の自己進化的なLLM活用手法を上回ることを示し、提案手法の有効性を明らかにした。