論文の概要: From Language Modeling to Instruction Following: Understanding the
Behavior Shift in LLMs after Instruction Tuning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.00492v2
- Date: Fri, 16 Feb 2024 19:39:21 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-21 05:47:00.441852
- Title: From Language Modeling to Instruction Following: Understanding the
Behavior Shift in LLMs after Instruction Tuning
- Title(参考訳): 言語モデルから命令追従へ:命令チューニング後のllmにおける振る舞いシフトの理解
- Authors: Xuansheng Wu, Wenlin Yao, Jianshu Chen, Xiaoman Pan, Xiaoyang Wang,
Ninghao Liu, Dong Yu
- Abstract要約: そこで本研究では,本質的な変化に着目した事前学習モデルの調整方法について検討する。
次に、事前訓練されたモデルと命令調整されたモデルから導かれた説明を比較して、命令チューニングの影響について研究する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 66.82960120533544
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Large Language Models (LLMs) have achieved remarkable success, where
instruction tuning is the critical step in aligning LLMs with user intentions.
In this work, we investigate how the instruction tuning adjusts pre-trained
models with a focus on intrinsic changes. Specifically, we first develop
several local and global explanation methods, including a gradient-based method
for input-output attribution and techniques for interpreting patterns and
concepts in self-attention and feed-forward layers. The impact of instruction
tuning is then studied by comparing the explanations derived from the
pre-trained and instruction-tuned models. This approach provides an internal
perspective of the model shifts on a human-comprehensible level. Our findings
reveal three significant impacts of instruction tuning: 1) It empowers LLMs to
recognize the instruction parts from user prompts, and promotes the response
generation constantly conditioned on user instructions. 2) It encourages the
self-attention heads to capture more word-word relationships about instruction
verbs. 3) It encourages the feed-forward networks to rotate their pre-trained
knowledge toward user-oriented tasks. These insights contribute to a more
comprehensive understanding of instruction tuning and lay the groundwork for
future work that aims at interpreting and optimizing LLMs for various
applications.
- Abstract(参考訳): 大規模言語モデル(llm)は大きな成功を収め、命令チューニングがllmをユーザの意図に合わせる上で重要なステップである。
本研究は,本質的な変化に着目した事前学習モデルの調整方法について検討する。
具体的には,まず,入力出力帰属のためのグラデーションベース手法や,セルフアテンション層やフィードフォワード層におけるパターンや概念を解釈する手法など,局所的および大域的な説明手法を考案した。
次に、事前学習モデルと命令調整モデルから導出される説明を比較して、命令チューニングの影響について検討する。
このアプローチは、人間の理解可能なレベルでのモデルシフトの内部的な視点を提供する。
私たちの発見は、命令チューニングの3つの重要な影響を示しています。
1) LLM にユーザプロンプトから命令部品を認識する権限を与え,ユーザインストラクションに常に調和した応答生成を促進する。
2) 指示動詞に関する単語関係をより多く捉えるために, 自己照会ヘッドを奨励する。
3)フィードフォワードネットワークは,事前学習した知識をユーザ指向のタスクに向けて回転させる。
これらの知見は、命令チューニングのより包括的な理解に寄与し、様々な用途にLLMを解釈し最適化することを目的とした将来の研究の基盤となる。
関連論文リスト
- CoIN: A Benchmark of Continual Instruction tuNing for Multimodel Large
Language Model [128.46104068327435]
逐次的命令チューニングパラダイムにおける既存のMLLMを評価するためのベンチマークであるContinuous Instruction tuNing(CoIN)を提案する。
CoINの実験では、現在の強力なMLLMが依然として破滅的な忘れを被っていることが示されている。
従来の命令アライメントを維持するのに有効なMLLMにMoELoRAを導入する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-13T08:54:31Z) - Transformer-based Causal Language Models Perform Clustering [20.430255724239448]
簡単な指示追従タスクを導入し、合成データセットを用いてトランスフォーマーに基づく因果言語モデルを分析する。
本研究は,本モデルが隠れ空間内のデータをクラスタリングすることで,タスク固有の情報を学習し,学習中にこのクラスタリングプロセスが動的に進化することを示唆している。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-19T14:02:31Z) - Learning to Generate Explainable Stock Predictions using Self-Reflective
Large Language Models [54.21695754082441]
説明可能なストック予測を生成するために,LLM(Large Language Models)を教えるフレームワークを提案する。
反射剤は自己推論によって過去の株価の動きを説明する方法を学ぶ一方、PPOトレーナーは最も可能性の高い説明を生成するためにモデルを訓練する。
我々のフレームワークは従来のディープラーニング法とLLM法の両方を予測精度とマシューズ相関係数で上回ることができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-06T03:18:58Z) - Demystifying Instruction Mixing for Fine-tuning Large Language Models [29.69436955342966]
本研究は,NLPダウンストリームタスク,コーディング,一般的なチャットという,命令を3つの主要なタイプに分類する。
特定の命令型は特定のアプリケーションに対してより有利であるが、他の領域に悪影響を及ぼす可能性がある。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-17T18:44:26Z) - Instructive Decoding: Instruction-Tuned Large Language Models are
Self-Refiner from Noisy Instructions [26.192531184689763]
本稿では,インストラクティブ・デコーディング(Instructive Decoding, ID)を提案する。
IDは、元の命令の操作されたバージョンから生成された予測を利用して、逆方向の予測のためにロジットを調整する。
ランダムな単語を介して意味的ノイズを挿入するものから、逸脱した応答を誘発する「オポジット」のような他のものまで、このようなノイズの多い命令のスペクトルにわたって実験を行う。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-01T02:31:35Z) - Instruction Position Matters in Sequence Generation with Large Language
Models [67.87516654892343]
大規模言語モデル(LLM)は、翻訳や要約といった条件付きシーケンス生成タスクを実行することができる。
入力文の後にタスク命令の位置をシフトさせることにより,LLMの指示追従能力を向上させることを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-23T12:36:57Z) - Enhancing Large Language Models Against Inductive Instructions with
Dual-critique Prompting [55.15697111170836]
本稿では,大規模言語モデル(LLM)のテクスト誘導的指示に対する行動を明らかにするとともに,その真しさと有用性を高める。
広範囲な人的・自動的な評価の結果,帰納的命令処理において LLM に共通する脆弱性が発見された。
異なる帰納的スタイルがモデルに同じエラーを識別する能力に影響を及ぼし、基礎となる仮定の複雑さがモデルの性能にも影響を及ぼす。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-23T06:38:20Z) - Large Language Models are Few-Shot Summarizers: Multi-Intent Comment
Generation via In-Context Learning [34.006227676170504]
本研究では,大規模言語モデル(LLM)を用いて,開発者の多様な意図を満たすコメントを生成することの実現可能性について検討する。
2つの大規模なデータセットの実験は、私たちの洞察の理論的根拠を示しています。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-22T12:26:24Z) - Counterfactual Cycle-Consistent Learning for Instruction Following and
Generation in Vision-Language Navigation [172.15808300686584]
本稿では,2つのタスクを同時に学習し,それぞれのトレーニングを促進するために本質的な相関性を利用するアプローチについて述べる。
提案手法は,様々な追従モデルの性能を改善し,正確なナビゲーション命令を生成する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-30T18:15:26Z)
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。