論文の概要: Balancing Specialized and General Skills in LLMs: The Impact of Modern Tuning and Data Strategy

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.04945v1
• Date: Sat, 7 Oct 2023 23:29:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-12 14:16:59.791821
• Title: Balancing Specialized and General Skills in LLMs: The Impact of Modern Tuning and Data Strategy
• Title（参考訳）: LLMにおける特殊化と一般的なスキルのバランス: 現代的なチューニングとデータ戦略の影響
• Authors: Zheng Zhang, Chen Zheng, Da Tang, Ke Sun, Yukun Ma, Yingtong Bu, Xun Zhou, Liang Zhao
• Abstract要約: 論文では、提案するフレームワークの設計、データ収集、分析技術、および結果について詳述する。 LLMを専門的な文脈に効果的に適応するための実践的な洞察を企業や研究者に提供することを目的としている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.365319494865165
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper introduces a multifaceted methodology for fine-tuning and evaluating large language models (LLMs) for specialized monetization tasks. The goal is to balance general language proficiency with domain-specific skills. The methodology has three main components: 1) Carefully blending in-domain and general-purpose data during fine-tuning to achieve an optimal balance between general and specialized capabilities; 2) Designing a comprehensive evaluation framework with 45 questions tailored to assess performance on functionally relevant dimensions like reliability, consistency, and business impact; 3) Analyzing how model size and continual training influence metrics to guide efficient resource allocation during fine-tuning. The paper details the design, data collection, analytical techniques, and results validating the proposed frameworks. It aims to provide businesses and researchers with actionable insights on effectively adapting LLMs for specialized contexts. We also intend to make public the comprehensive evaluation framework, which includes the 45 tailored questions and their respective scoring guidelines, to foster transparency and collaboration in adapting LLMs for specialized tasks.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,大規模言語モデル (LLM) を細調整し, 評価するための多面的手法を提案する。 目標は、汎用言語とドメイン固有のスキルのバランスをとることです。 方法論には3つの主要な要素がある。 1) 総合能力と専門能力の最適バランスを達成するため、微調整中にドメイン内と汎用データを慎重にブレンドすること。 2) 信頼性,一貫性,ビジネスインパクトといった機能的に関連する次元における性能を評価するために調整された45の質問からなる包括的な評価フレームワークを設計すること。 3)モデルのサイズと連続的なトレーニングが、微調整中の効率的なリソース割り当てをガイドする指標にどのように影響するかを分析する。 論文では、提案するフレームワークの設計、データ収集、分析技術、および結果について詳述する。 LLMを専門的な文脈に効果的に適応するための実践的な洞察を企業や研究者に提供することを目的としている。 また,45の質問とそれぞれの評価ガイドラインを含む総合的な評価フレームワークを公開して,専門的なタスクにLLMを適用する上での透明性とコラボレーションを促進することを目的とする。

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