論文の概要: LaMini-LM: A Diverse Herd of Distilled Models from Large-Scale Instructions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.14402v3
• Date: Mon, 29 Jan 2024 02:58:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-30 22:54:52.049303
• Title: LaMini-LM: A Diverse Herd of Distilled Models from Large-Scale Instructions
• Title（参考訳）: LaMini-LM:大規模インストラクションによる蒸留モデルの多様性
• Authors: Minghao Wu, Abdul Waheed, Chiyu Zhang, Muhammad Abdul-Mageed, Alham Fikri Aji
• Abstract要約: 命令を微調整した大規模言語モデル(LLM)は、優れた生成能力を示す。 我々は既存の命令と新しく生成された命令の両方に基づいて258万の命令を大規模に開発する。 我々は、エンコーダデコーダとデコーダのみのファミリーの両方のモデルを含む、LaMini-LMと呼ばれる様々なモデルの群を微調整する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.937552799649808
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) with instruction fine-tuning demonstrate superior generative capabilities. However, these models are resource-intensive. To alleviate this issue, we explore distilling knowledge from instruction-tuned LLMs into much smaller ones. To this end, we carefully develop a large set of 2.58M instructions based on both existing and newly-generated instructions. In addition to being sizable, we design our instructions to cover a broad set of topics to ensure diversity. Extensive analysis of our instruction dataset confirms its diversity, and we generate responses for these instructions using gpt-3.5-turbo. Leveraging these instructions, we fine-tune a diverse herd of models, collectively referred to as LaMini-LM, which includes models from both the encoder-decoder and decoder-only families, with varying sizes. We evaluate the performance of our models using automatic metrics on 15 different natural language processing (NLP) benchmarks, as well as through human assessment. The results demonstrate that our proposed LaMini-LM models are comparable to competitive baselines, while being much smaller in size.
• Abstract（参考訳）: 命令を微調整した大規模言語モデル(LLM)は、優れた生成能力を示す。 しかし、これらのモデルはリソース集約的です。 この問題を軽減するため,命令調整型LLMからより小さなLLMへの知識の蒸留について検討する。 この目的のために,既存の命令と新規命令の両方に基づいて258万命令の大規模なセットを慎重に開発する。 拡張性に加えて、多様性を確保するために、幅広いトピックセットをカバーするための指示も設計しています。 提案手法の多様性を確認し, gpt-3.5-turbo を用いてこれらの命令に対する応答を生成する。 これらの命令を活用することで、さまざまなサイズのエンコーダ・デコーダとデコーダのみのモデルを含む、LaMini-LMと呼ばれるモデル群を微調整する。 我々は15の異なる自然言語処理(NLP)ベンチマークにおける自動測定値と人間の評価値を用いてモデルの性能を評価する。 その結果,提案するLaMini-LMモデルは,より小型ながら,競合するベースラインに匹敵する性能を示した。

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