本调研深入探讨了使用LLM进行数据标注的细微差别，探索了这种转变方法中的方法学、学习策略和相关挑战。通过这种探索，目标是揭示采用LLM作为重新定义机器学习和自然语言处理领域四川数据标注格局的催化剂背后的动机。

本文探索利用最新的LLM进行数据标注的领域。这项调研主要做出了四项贡献：

• 基于LLM的数据标注：深入研究了新型LLM（如GPT-4和Llama-2）的特定属性（例如语言理解、上下文理解）、能力（例如文本生成、上下文推理）以及微调或提示策略（例如提示工程、领域特定微调），使它们特别适用于标注任务。

• 评估LLM生成的标注：探讨了评估标注质量的各种方法，以及如何从众多选项中选择高质量的标注。

• 评估了标注质量、可靠性以及对下游任务的影响。

• 挑战和伦理考虑：识别并讨论了各种挑战，从技术限制（如抽样偏差）到伦理困境（如社会偏见和更广泛的社会影响）都涉及在内。

通过这种探索，目标是揭示采用LLM作为重新定义机器学习和自然语言处理领域四川数据标注格局的催化剂背后的动机。