論文の概要: LongForm: Effective Instruction Tuning with Reverse Instructions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.08460v3
• Date: Thu, 03 Oct 2024 15:46:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-04 17:53:29.737393
• Title: LongForm: Effective Instruction Tuning with Reverse Instructions
• Title（参考訳）: LongForm: 逆命令による効果的なインストラクションチューニング
• Authors: Abdullatif Köksal, Timo Schick, Anna Korhonen, Hinrich Schütze,
• Abstract要約: 本稿では,逆命令によって生成されるLongForm-Cデータセットを紹介する。 逆命令を用いた人書きコーパスの例を LLM で生成する。 我々のモデルは、ストーリー/レシピ生成や長文質問応答といったタスクを指導することなく、10倍の言語モデルより優れています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 74.14035528786997
• License:
• Abstract: Instruction tuning enables language models to more effectively generalize and better follow user intent. However, obtaining instruction data is costly and challenging. Prior work employs methods such as expensive human annotation, crowd-sourced datasets with alignment issues, and generating noisy examples via LLMs. We introduce the LongForm-C dataset, which is created by reverse instructions. We generate instructions via LLMs for human-written corpus examples using reverse instructions. First we select a diverse set of human-written documents from corpora such as C4 and Wikipedia; then we generate instructions for these documents via LLMs. This approach provides a cheaper and cleaner instruction-tuning dataset with natural output and one suitable for long text generation. Our models outperform 10x larger language models without instruction tuning on tasks such as story/recipe generation and long-form question answering. Moreover, LongForm models outperform prior instruction-tuned models such as FLAN-T5 and Alpaca by a large margin, and improve language understanding capabilities further. We publicly release our data and models: https://github.com/akoksal/LongForm.
• Abstract（参考訳）: インストラクションチューニングにより、言語モデルはより効果的に一般化され、ユーザの意図に従うことができる。 しかし、命令データを取得することは費用がかかり難い。 以前の作業では、高価なヒューマンアノテーション、アライメント問題を備えたクラウドソースデータセット、LLMによるノイズの多い例の生成といった手法が採用されていた。 本稿では,逆命令によって生成されるLongForm-Cデータセットを紹介する。 逆命令を用いた人書きコーパスの例を LLM で生成する。 まず、C4やウィキペディアなどのコーパスから多種多様な人文文書を選択し、LLMを通してこれらの文書の指示を生成する。 このアプローチは、より安価でクリーンな命令チューニングデータセットで、自然な出力を持ち、長いテキスト生成に適したものを提供する。 我々のモデルは、ストーリー/レシピ生成や長文質問応答といったタスクを指導することなく、10倍の言語モデルより優れています。 さらに、LongFormモデルは、FLAN-T5やAlpacaのような事前の命令調整モデルよりも大きなマージンで性能を上げ、言語理解能力をさらに向上させる。 https://github.com/akoksal/LongForm.com/LongForm。

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