論文の概要: Better Question-Answering Models on a Budget

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.12370v1
• Date: Mon, 24 Apr 2023 18:06:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-26 23:05:12.868559
• Title: Better Question-Answering Models on a Budget
• Title（参考訳）: 予算上のより良い質問応答モデル
• Authors: Yudhanjaya Wijeratne, Ishan Marikar
• Abstract要約: 我々は、Stanford Alpacaデータセットを使用して、FacebookのOPT 1.3B、2.7B、6.7Bモデルの能力を大幅に改善したLoRAモデルのファミリーであるEluwaを紹介する。 ここでは、より小さなモデルを3倍のサイズのモデルとして微調整できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Low-rank adaptation (LoRA) and question-answer datasets from large language models have made it much easier for much smaller models to be finetuned to the point where they display sophisticated conversational abilities. In this paper, we present Eluwa, a family of LoRA models that use the Stanford Alpaca dataset and massively improve the capabilities of Facebook's OPT 1.3B, 2.7B and 6.7B models. We benchmark these models in multiple ways, including letting GPT-4 judge their answers to prompts that span general knowledge, writing, programming and other tasks. We show that smaller models here can be fine-tuned to be as performant as models 3x larger - all for as little as 40 USD in compute.
• Abstract（参考訳）: 低ランク適応(LoRA)と大規模言語モデルからの質問応答データセットにより、より小さなモデルの方がより洗練された会話能力を示すように微調整が容易になった。 本稿では、Stanford Alpacaデータセットを使用して、FacebookのOPT 1.3B、2.7B、6.7Bモデルの能力を大幅に改善したLoRAモデルのファミリーであるEluwaを紹介する。 我々はこれらのモデルを複数の方法でベンチマークし、GPT-4は一般的な知識、書き方、プログラミング、その他のタスクにまたがる解答を判断する。 ここで、より小さいモデルは3倍大きなモデルと同じパフォーマンスに微調整可能であることを示しています。

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