LLMのembeddingベクトルを使ってテキスト分類のフレームワークを提案したClusterLLMの疑似コードを公開しました！｜smorce

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LLMのembeddingベクトルを使ってテキスト分類のフレームワークを提案したClusterLLM。tripletの考え方を... LLMのembeddingベクトルを使ってテキスト分類のフレームワークを提案したClusterLLM。tripletの考え方を使って、（エントロピーをもとに）サンプルしたクラスタ候補のどちらに近いか判断させるのが面白かった。従来型の機械学習Tipsの合せ技を感じました。https://t.co/RNW04exHxi — Jun Ernesto Okumura (@pacocat) August 17, 2023 ClusterLLMのメリット従来の機械学習の組み合わせ: ClusterLLMは、従来の機械学習の手法を効果的に組み合わせることで、より高度なテキスト分類を実現しています。継続的なチューニング: ClusterLLMのフレームワークは、継続的なpromptチューニングフローを持っています。これにより、分類の精度を向上させることができます。 ChatGPTは中立的なラベル生成能力

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roogh5eeSha62023/09/14

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