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/2305.13225v2
• Date: Mon, 9 Oct 2023 07:55:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-13 12:23:30.486111
• 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: 小さな基礎モデルは、命令駆動データを用いて微調整された場合、多様なタスクに対処する際、顕著な習熟度を示すことができる。 本研究は, 汎用的な指導よりも, 1つないし数つの特定のタスクに主眼を置いている, 実践的な問題設定について検討する。 実験結果から,命令データに対する微調整LLaMAは,タスクの記述能力を大幅に向上することが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 60.40541387785977
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Proprietary Large Language Models (LLMs), such as ChatGPT, have garnered significant attention due to their exceptional capabilities in handling a diverse range of tasks. Recent studies demonstrate that open-sourced smaller foundational models, such as 7B-size LLaMA, can also display remarkable proficiency in tackling diverse tasks when fine-tuned using instruction-driven data. In this work, we investigate a practical problem setting where the primary focus is on one or a few particular tasks rather than general-purpose instruction following, and explore whether LLMs can be beneficial and further improved for such targeted scenarios. We choose the writing-assistant scenario as the testbed, which includes seven writing tasks. We collect training data for these tasks, reframe them in an instruction-following format, and subsequently refine the LLM, specifically LLaMA, via instruction tuning. Experimental results show that 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. Finally, we initiate a discussion regarding the necessity of employing LLMs for only one targeted task, taking into account the efforts required for tuning and the resources consumed during deployment.
• Abstract（参考訳）: ChatGPTのようなプロプライエタリなLarge Language Models (LLM) は、様々なタスクを扱うのに異常な能力があることから、大きな注目を集めている。 近年の研究では、7BサイズのLLaMAのようなオープンソースの小さな基礎モデルでも、インストラクション駆動データを用いて微調整を行う場合、多様なタスクに対処する能力が顕著であることが示されている。 本研究は、汎用的な指示よりも1つまたは複数の特定のタスクに主眼を置いている現実的な問題について検討し、そのようなシナリオに対してLLMが有用でさらに改善できるかどうかを考察する。 7つの書き込みタスクを含むテストベッドとして、書き込み補助シナリオを選択します。 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、その後、命令チューニングによりLLaMAを洗練する。 実験結果から,命令データに対する微調整LLaMAはタスク作成能力を大幅に向上することがわかった。 また、特定のシナリオを効果的に微調整するllamaに関する今後の作業に対する洞察を提供するために、より多くの実験と分析を行っています。 最後に,1つの目標タスクのみにLLMを採用することの必要性について,チューニングに必要な労力と,デプロイメント中に消費されるリソースを考慮に入れた議論を開始する。

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