論文の概要: Chinese Open Instruction Generalist: A Preliminary Release

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.07987v1
• Date: Mon, 17 Apr 2023 04:45:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-18 16:24:22.881683
• Title: Chinese Open Instruction Generalist: A Preliminary Release
• Title（参考訳）: 中国のオープンインストラクションジェネラリスト:予備リリース
• Authors: Ge Zhang, Yemin Shi, Ruibo Liu, Ruibin Yuan, Yizhi Li, Siwei Dong, Yu Shu, Zhaoqun Li, Zekun Wang, Chenghua Lin, Wenhao Huang, Jie Fu
• Abstract要約: 本研究では,4つのサブタスクの固有特性に適応した各種手法による中国語指導データセットの作成を目的としたプロジェクトを提案する。 我々は、品質を保証するために手作業でチェックされた約200万の中国語のインストラクションチューニングサンプルを収集した。 また、既存の英語と中国語の命令コーパスを要約し、新たに構築された中国語の命令コーパスの潜在的な応用について概説する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.81265396916227
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Instruction tuning is widely recognized as a key technique for building generalist language models, which comes to the attention of researchers and the public with the release of InstructGPT \cite{ouyang2022training} and ChatGPT [ https://chat.openai.com/ ]. Despite impressive progress in English-oriented large-scale language models (\textbf{LLMs}), it is still under-explored whether English-based foundation LLMs can perform similarly on multilingual tasks compared to English tasks with well-designed instruction tuning and how we can construct the corpora needed for the tuning. To remedy this gap, we propose the project as an attempt to create a Chinese instruction dataset by various methods adapted to the intrinsic characteristics of 4 sub-tasks. We collect around 200k Chinese instruction tuning samples, which have been manually checked to guarantee high quality. We also summarize the existing English and Chinese instruction corpora and brief some potential applications of the newly constructed Chinese instruction corpora.
• Abstract（参考訳）: InstructGPT \cite{ouyang2022training} と ChatGPT [ https://chat.openai.com/ ] のリリースにより、研究者や一般の注目が集まっている。 英語指向の大規模言語モデル (\textbf{LLMs}) の顕著な進歩にもかかわらず, 英語をベースとした LLM が, 英語のタスクに対して, 十分に設計された指導チューニングと, チューニングに必要なコーパスを構築することができるかは, いまだ未定である。 このギャップを解消するために,4つのサブタスクの特徴に適応した様々な手法による中国語命令データセット作成の試みとして提案する。 我々は、品質を保証するために手作業でチェックされた約200万の中国語命令チューニングサンプルを収集した。 また,既存の英中国語指導コーパスを要約し,新たに構築した中国語指導コーパスの応用可能性について概説する。

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