論文の概要: CoEdIT: Text Editing by Task-Specific Instruction Tuning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.09857v2
- Date: Mon, 23 Oct 2023 23:17:13 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-26 01:06:46.659082
- Title: CoEdIT: Text Editing by Task-Specific Instruction Tuning
- Title（参考訳）: CoEdIT:タスク特化インストラクションチューニングによるテキスト編集
- Authors: Vipul Raheja, Dhruv Kumar, Ryan Koo, Dongyeop Kang
- Abstract要約: CoEdIT (CoEdIT) は、テキスト編集システムである。
所望のテキストの属性を指定するユーザから命令を受け取り、編集されたテキストを出力する。
テキスト編集のためのタスク固有の命令の多種多様なコレクションに基づいて,大規模言語モデルを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.824571167583432
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We introduce CoEdIT, a state-of-the-art text editing system for writing
assistance. CoEdIT takes instructions from the user specifying the attributes
of the desired text, such as "Make the sentence simpler" or "Write it in a more
neutral style," and outputs the edited text. We present a large language model
fine-tuned on a diverse collection of task-specific instructions for text
editing (a total of 82K instructions). Our model (1) achieves state-of-the-art
performance on various text editing benchmarks, (2) is competitive with
publicly available largest-sized LLMs trained on instructions while being
nearly 60x smaller, (3) is capable of generalizing to unseen edit instructions,
and (4) exhibits abilities to generalize to composite instructions containing
different combinations of edit actions. Through extensive qualitative and
quantitative analysis, we show that writers prefer the edits suggested by
CoEdIT relative to other state-of-the-art text editing models. Our code, data,
and models are publicly available at https://github.com/vipulraheja/coedit.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,現在最先端のテキスト編集システムであるCoEdITを紹介する。
CoEdIT は "Make the sentence simple" や "Write it in a more neutral style" といった所望のテキストの属性を指定するユーザからの指示を受け、編集されたテキストを出力する。
本稿では,テキスト編集のためのタスク特化命令群(合計82k命令)を微調整した大規模言語モデルを提案する。
本モデル(1)は,様々なテキスト編集ベンチマークにおいて最先端のパフォーマンスを達成し,(2)命令でトレーニングされた最大サイズllmと競合し,(2)未認識の編集命令に一般化し,(4)編集動作の異なる組合せを含む複合命令に一般化する能力を示す。
定性的かつ定量的な分析により、他の最先端テキスト編集モデルと比較して、著者はCoEdITが提案する編集を好むことを示す。
私たちのコード、データ、モデルはhttps://github.com/vipulraheja/coedit.comで公開されています。
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