論文の概要: Instruction Tuning for Large Language Models: A Survey
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.10792v6
- Date: Wed, 16 Oct 2024 05:44:07 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-10-17 13:40:21.448472
- Title: Instruction Tuning for Large Language Models: A Survey
- Title(参考訳): 大規模言語モデルのためのインストラクションチューニング:サーベイ
- Authors: Shengyu Zhang, Linfeng Dong, Xiaoya Li, Sen Zhang, Xiaofei Sun, Shuhe Wang, Jiwei Li, Runyi Hu, Tianwei Zhang, Fei Wu, Guoyin Wang,
- Abstract要約: 我々は、ITの一般的な方法論、ITデータセットの構築、ITモデルのトレーニング、異なるモダリティ、ドメイン、アプリケーションへのアプリケーションを含む、文献を体系的にレビューする。
また、ITの潜在的な落とし穴とそれに対する批判、および既存の戦略の現在の欠陥を指摘し、実りある研究の道筋を提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 52.86322823501338
- License:
- Abstract: This paper surveys research works in the quickly advancing field of instruction tuning (IT), a crucial technique to enhance the capabilities and controllability of large language models (LLMs). Instruction tuning refers to the process of further training LLMs on a dataset consisting of \textsc{(instruction, output)} pairs in a supervised fashion, which bridges the gap between the next-word prediction objective of LLMs and the users' objective of having LLMs adhere to human instructions. In this work, we make a systematic review of the literature, including the general methodology of IT, the construction of IT datasets, the training of IT models, and applications to different modalities, domains and applications, along with an analysis on aspects that influence the outcome of IT (e.g., generation of instruction outputs, size of the instruction dataset, etc). We also review the potential pitfalls of IT along with criticism against it, along with efforts pointing out current deficiencies of existing strategies and suggest some avenues for fruitful research. Project page: github.com/xiaoya-li/Instruction-Tuning-Survey
- Abstract(参考訳): 本稿では,大規模言語モデル(LLM)の能力と制御性を向上するための重要な技術である,命令チューニング(IT)の急速な発展分野における研究成果について調査する。
インストラクションチューニング(インストラクションチューニング)とは、LLMの次の単語予測目標と、LLMを人間の指示に従わせるというユーザの目的とのギャップを埋める、教師付き方式で、‘textsc{(インストラクション、アウトプット)’ペアからなるデータセット上で、LLMをさらに訓練するプロセスを指す。
本研究は、ITの一般的な方法論、ITデータセットの構築、ITモデルの構築、異なるモダリティ、ドメイン、アプリケーションへのアプリケーション、およびITの結果に影響を与える側面(例えば、命令出力の生成、命令データセットのサイズなど)の分析を含む、文献の体系的なレビューを行う。
また、ITの潜在的な落とし穴とそれに対する批判、および既存の戦略の現在の欠陥を指摘し、実りある研究の道筋を提案する。
プロジェクトページ:github.com/xiaoya-li/Instruction-Tuning-Survey
関連論文リスト
- Empowering Large Language Models in Wireless Communication: A Novel Dataset and Fine-Tuning Framework [81.29965270493238]
我々は,無線通信アプリケーションのための大規模言語モデル(LLM)の評価と微調整を目的とした,特殊なデータセットを開発した。
データセットには、真/偽と複数選択型を含む、さまざまなマルチホップ質問が含まれている。
本稿では,PVI(Pointwise V-Information)に基づく微調整手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-01-16T16:19:53Z) - Preference-Oriented Supervised Fine-Tuning: Favoring Target Model Over Aligned Large Language Models [12.500777267361102]
我々は,新しいtextbfpreference-textbforiented 教師付き textbffine-textbftuning アプローチ,すなわち PoFT を導入する。
直感的には、SFTを特定の嗜好を与えることによって強化することであり、同じSFTデータ上で、整列 LLM 上でターゲットモデルをテキストフォバリングする。
PoFTは、さまざまなトレーニングデータセットとベースモデルにわたるSFTベースラインに対して、安定的で一貫した改善を実現している。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-12-17T12:49:14Z) - Reference Trustable Decoding: A Training-Free Augmentation Paradigm for Large Language Models [79.41139393080736]
大規模言語モデル(LLM)は急速に進歩し、印象的な機能を示している。
In-Context Learning (ICL) など。
効率的なファインチューニング(PEFT)は、現在2つの主要な拡張方法である。
下流タスクへのLLM。
我々は、モデルが微調整なしで新しいタスクに迅速に適応できるパラダイムである参照信頼復号(RTD)を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-09-30T10:48:20Z) - SELF-GUIDE: Better Task-Specific Instruction Following via Self-Synthetic Finetuning [70.21358720599821]
大規模言語モデル(LLM)は、適切な自然言語プロンプトを提供する際に、多様なタスクを解決するという約束を持っている。
学生LLMからタスク固有の入出力ペアを合成する多段階メカニズムであるSELF-GUIDEを提案する。
ベンチマークの指標から,分類タスクに約15%,生成タスクに18%の絶対的な改善を報告した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-16T04:41:58Z) - Preserving Knowledge in Large Language Model with Model-Agnostic Self-Decompression [40.4998607679863]
大規模言語モデル(LLM)は、ドメイン固有のデータに対して、事前訓練後または監督された微調整後(SFT)において、破滅的な忘れ込みに悩まされることが多い。
本稿では,TG-SFTに着目し,SFTデータを合成的に生成する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-17T09:17:40Z) - Test-Time Training on Graphs with Large Language Models (LLMs) [68.375487369596]
グラフニューラルネットワーク(GNN)をトレーニングするための有望なアプローチとして,TTT(Test-Time Training)が提案されている。
テキスト分散グラフ(TAG)上でのLLM(Large Language Models)の優れたアノテーション能力に着想を得て,LLMをアノテータとしてグラフ上でのテスト時間トレーニングを強化することを提案する。
2段階のトレーニング戦略は、限定的でノイズの多いラベルでテストタイムモデルを調整するように設計されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-21T08:20:02Z) - Towards Modeling Learner Performance with Large Language Models [7.002923425715133]
本稿では,LLMのパターン認識とシーケンスモデリング機能が,知識追跡の領域にまで拡張できるかどうかを検討する。
ゼロショットプロンプト(ゼロショットプロンプト)とモデル微調整(モデル微調整)の2つの手法と,既存のLLM以外の知識追跡手法を比較した。
LLMベースのアプローチは最先端のパフォーマンスを達成しないが、微調整のLLMは素早いベースラインモデルの性能を上回り、標準的なベイズ的知識追跡手法と同等に機能する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-29T14:06:34Z) - LaFFi: Leveraging Hybrid Natural Language Feedback for Fine-tuning
Language Models [14.087415157225715]
微調整大型言語モデル(LLM)は、特定の下流タスクに訓練されたモデルを適用する。
Supervised Fine-Tuning (SFT) は、LLMが望ましい回答を得るために訓練される一般的なアプローチである。
本稿では,LLMのための自然言語フィードバック (Natural Language Feedback for Finetuning LLMs, LaFFi) という,SFTの代替手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-31T21:18:16Z) - Breaking the Silence: the Threats of Using LLMs in Software Engineering [12.368546216271382]
大規模言語モデル(LLM)は、ソフトウェア工学(SE)コミュニティ内で大きな注目を集めています。
本稿では,LSMに基づく研究の有効性に対する潜在的な脅威について,オープンな議論を開始する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-13T11:02:19Z) - FederatedScope-LLM: A Comprehensive Package for Fine-tuning Large
Language Models in Federated Learning [70.38817963253034]
本稿では, ファインチューニング LLM のこれらの課題について論じ, 本パッケージ FS-LLM を主な貢献として紹介する。
我々は、FLシナリオにおける将来の拡張のために、包括的フェデレーションパラメータ効率の良い微調整アルゴリズムの実装と汎用プログラミングインタフェースを提供する。
本研究では, FS-LLM の有効性を検証し, FL 設定におけるパラメータ効率の高いパラメータ調整アルゴリズムを用いて, 高度な LLM のベンチマークを行う。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-01T09:40:36Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。