Küçük dil modelleri tablo özellikleri öneriyor, değerleri uzmanlar denetliyor
Emrah İnan ve Damla Oğuz, tablo verilerini sınıflandırmak için küçük dil modellerinin yeni özellikler önerdiği bir iş akışı geliştirdi. Bulunan belgeler önerilere dayanak sağlıyor; alan uzmanı adayları ayıklıyor ve dış kaynaklardaki değerleri denetliyor. Ülke ve hayvan verileriyle yapılan deneylerde dil modeli özellik adlarını önerdi, sınıflandırıcının eğitiminde kullanılan sayıları üretmedi. Böylece öneri oluşturma ile değer toplama ayrı yürütüldü.
Yapay Zekâ··Gece
Modeller özellik öneriyor, uzmanlar değer topluyor
İzmir Yüksek Teknoloji Enstitüsü araştırmacıları Emrah İnan ile Damla Oğuz, sınıflandırma tablolarına özellik ekleyen yarı otomatik bir iş akışı geliştirdi. Küçük dil modeli, özellik adlarıyla açıklamalarını öneriyor. Alan uzmanı gereksiz veya uygun olmayan adayları çıkarıyor ve dış kaynaklardaki değerleri doğruluyor. Dil modeli bu değerleri tahmin etmiyor. Değerler toplandıktan sonra genişletilmiş tabloyla geleneksel makine öğrenmesi modeli eğitiliyor.[1]
Arama, açıklamalarla belgeleri birbirine bağlıyor
İş akışı, etiketlerden ve tablo yapısının açıklamalarından üst veri çıkarıyor, mevcut özelliklerin bir bölümünü seçiyor ve arama sorguları hazırlıyor. Cümleleri sayısal olarak temsil eden model, sorguları bu temsilleri saklayan vektör veri tabanıyla eşleştiriyor. İnternet araması, aday özelliklere dayanak sağlayan belgeleri buluyor. Deneylerde Gemma3:4b ve LLaMA3.2:3b yer aldı. Ticari ChatGPT ve Claude karşılaştırmaları, büyük veri kümelerinde kullanım gideri gerekçesiyle dışarıda bırakıldı.[1]
Ülke ve hayvan tabloları iş akışını sınadı
Global Country Information tablosunda 195 örnek ve 34 özellik, Animal Information tablosunda 205 örnek ve 15 özellik vardı. Yaşam beklentisi dört sınıfa, hayvanların toplumsal yapısı 10 sınıfa ayrıldı. En yüksek F1 puanları ülke görevinde 0.383, hayvan görevinde 0.848 oldu. Sorgular yaklaşık 2,34 ve 3,21 saniyede işlendi; özellikleri değerlendiren kişiler arasındaki uyum 0,85 olarak bildirildi. F1, kesinlikle duyarlılık arasındaki dengeyi ölçüyor.[1]
