論文の概要: Multi-Task Instruction Tuning of LLaMa for Specific Scenarios: A Preliminary Study on Writing Assistance

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.13225v1
• Date: Mon, 22 May 2023 16:56:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-23 14:18:49.802345
• Title: Multi-Task Instruction Tuning of LLaMa for Specific Scenarios: A Preliminary Study on Writing Assistance
• Title（参考訳）: 特定のシナリオに対するllamaのマルチタスク命令チューニング:書き込み支援に関する予備的検討
• Authors: Yue Zhang and Leyang Cui and Deng Cai and Xinting Huang and Tao Fang and Wei Bi
• Abstract要約: ChatGPTとGPT-4は学術界と産業界の両方からかなりの関心を集めている。 最近の研究は、数組の命令駆動データで微調整された後、最近提案されたLLM LLaMaは、幅広いタスクに対処する印象的な能力を示していることを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 52.15086588105912
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: ChatGPT and GPT-4 have attracted substantial interest from both academic and industrial circles, owing to their remarkable few-shot (or even zero-shot) ability to handle various tasks. Recent work shows that, after being fine-tuned with a few sets of instruction-driven data, the recently proposed LLM, LLaMa, exhibits an impressive capability to address a broad range of tasks. However, the zero-shot performance of LLMs does not consistently outperform that of models fined-tuned for specific scenarios. To explore whether the capabilities of LLMs can be further enhanced for specific scenarios, we choose the writing-assistance scenario as the testbed, including seven writing tasks. We collect training data for these tasks, reframe them in an instruction-following format, and subsequently refine LLaMa via instruction tuning. Experimental results show that continually fine-tuning LLaMa on writing instruction data significantly improves its ability on writing tasks. We also conduct more experiments and analyses to offer insights for future work on effectively fine-tuning LLaMa for specific scenarios.
• Abstract（参考訳）: ChatGPTとGPT-4は、様々なタスクを処理できる驚くべき少数ショット(またはゼロショット)能力のため、学術界と産業界からかなりの関心を集めている。 最近の研究は、数組の命令駆動データで微調整された後、最近提案されたLLM LLaMaは、幅広いタスクに対処する印象的な能力を示していることを示している。 しかし、LLMのゼロショット性能は特定のシナリオに対して微調整されたモデルよりも一貫して優れているわけではない。 LLMの能力が特定のシナリオでさらに強化されるかどうかを探るため、テストベッドとして書き込み支援シナリオを選択し、7つの書き込みタスクを含む。 我々はこれらのタスクのトレーニングデータを収集し、命令追従形式に再構成し、命令チューニングによりLLaMaを洗練する。 実験の結果,命令データに対するllamaの連続的微調整は,タスク記述能力を大幅に向上させることがわかった。 また,特定のシナリオに対して,LLaMaを効果的に微調整する上での今後の作業に対する洞察を提供するため,さらなる実験や分析も行います。

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