少量ショットに対する大規模言語モデル（LLM）を用いた人工データ生成による精度向上の試み

近年，LLMが発展してきたことにより，ゼロショットや少数ショットのデータを活用できる機会が増加している．しかし，LLMをシステムに組み込んで運用する場合，パラメータ数向上に伴い，計算速度が遅くなるため，複数のGPUを利用することが概ね必須となる．要件次第ではLLMの導入はコストが見合わず，かつ，難しいものとなる．そのため，特定のタスクを解かせるBERT[1]やTF-IDFとロジスティック回帰のような軽量モデルでも精度を高くできることは運用コスト面においても大きな意義がある．更に十分なデータを確保できず，データセットの総量が少ないケースが考えられるため，本研究では少量のデータセットによる影響を検討する．本研究では，少量ショットのデータセットをベースとしたデータ拡張方式を複数提案する．提案手法によって構築したデータセットに対して，ロジスティック回帰やBERTという軽量モデルを用いた分類手法を適用した．複数の提案手法の有効性を調査した結果，少ないデータの場合でも精度向上の有効性が認められる手法が見つかった．