論文の概要: JsonTuning: Towards Generalizable, Robust, and Controllable Instruction Tuning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.02953v5
• Date: Sat, 18 Jan 2025 11:33:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-22 14:17:12.967586
• Title: JsonTuning: Towards Generalizable, Robust, and Controllable Instruction Tuning
• Title（参考訳）: JsonTuning: 汎用性、ロバスト、制御可能なインストラクションチューニングを目指す
• Authors: Chang Gao, Wenxuan Zhang, Guizhen Chen, Wai Lam,
• Abstract要約: JsonTuningは、構造から構造へのアプローチで、構造を使ってタスクを表現します。 タスク要素とその関係を明確にすることで一般化を向上し、あいまいさを最小化して堅牢性を高め、出力の正確な制御を可能にして可制御性を高める。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 57.354230235360895
• License:
• Abstract: Instruction tuning is vital for enhancing the performance of large language models (LLMs), but existing text-to-text methods, referred to as TextTuning, struggle with issues such as generalization, robustness, and controllability due to their lack of explicit task structures. We introduce JsonTuning, a structure-to-structure approach that uses JSON structures to represent tasks. This method improves generalization by clarifying task elements and their relations, boosts robustness by minimizing ambiguity, and enhances controllability by allowing precise control over outputs. We conduct an extensive comparative analysis between JsonTuning and TextTuning using various language models and benchmarks. Our findings reveal that JsonTuning consistently surpasses TextTuning in terms of performance, robustness, and controllability across different scenarios. By overcoming the limitations of TextTuning, JsonTuning demonstrates significant potential for developing more effective and reliable LLMs capable of handling diverse scenarios.
• Abstract（参考訳）: インストラクションチューニングは、大規模言語モデル(LLM)の性能向上に不可欠であるが、TextTuningと呼ばれる既存のテキストからテキストへのメソッドは、明示的なタスク構造が欠如しているため、一般化、堅牢性、制御性といった問題に悩まされている。 タスクを表現するためにJSON構造を使用する構造から構造へのアプローチであるJsonTuningを紹介します。 タスク要素とその関係を明確にすることで一般化を向上し、あいまいさを最小化して堅牢性を高め、出力の正確な制御を可能にして可制御性を高める。 さまざまな言語モデルとベンチマークを用いて,JsonTuningとTextTuningの比較分析を行った。 JsonTuningは、さまざまなシナリオにおけるパフォーマンス、堅牢性、制御性という点で、TextTuningを一貫して上回ります。 TextTuningの限界を克服することで、JsonTuningは多様なシナリオを扱うことができるより効率的で信頼性の高いLLMを開発する大きな可能性を示している。

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