論文の概要: Instruction Tuning with Human Curriculum
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.09518v1
- Date: Sat, 14 Oct 2023 07:16:08 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-17 19:50:37.223943
- Title: Instruction Tuning with Human Curriculum
- Title（参考訳）: 人間カリキュラムによる授業チューニング
- Authors: Bruce W. Lee, Hyunsoo Cho, Kang Min Yoo
- Abstract要約: 本稿では,構造化された認知学習アプローチを指導指導に応用する可能性について検討する。
本研究では,人間の教育の進歩的・組織的な性質を模倣した,高度に構造化された合成データセットを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.887569210540192
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The dominant paradigm for instruction tuning is the random-shuffled training
of maximally diverse instruction-response pairs. This paper explores the
potential benefits of applying a structured cognitive learning approach to
instruction tuning in contemporary large language models like ChatGPT and
GPT-4. Unlike the previous conventional randomized instruction dataset, we
propose a highly structured synthetic dataset that mimics the progressive and
organized nature of human education. We curate our dataset by aligning it with
educational frameworks, incorporating meta information including its topic and
cognitive rigor level for each sample. Our dataset covers comprehensive
fine-grained topics spanning diverse educational stages (from middle school to
graduate school) with various questions for each topic to enhance conceptual
depth using Bloom's taxonomy-a classification framework distinguishing various
levels of human cognition for each concept. The results demonstrate that this
cognitive rigorous training approach yields significant performance
enhancements - +3.06 on the MMLU benchmark and an additional +1.28 on AI2
Reasoning Challenge (hard set) - compared to conventional randomized training,
all while avoiding additional computational costs. This research highlights the
potential of leveraging human learning principles to enhance the capabilities
of language models in comprehending and responding to complex instructions and
tasks.
- Abstract（参考訳）: 命令チューニングの主要なパラダイムは、最大多様な命令応答対のランダムシャッフルトレーニングである。
本稿では,ChatGPT や GPT-4 といった現代大規模言語モデルにおいて,構造化認知学習アプローチを指導指導に応用する可能性について検討する。
従来のランダム化命令データセットとは異なり、人間教育の進歩的かつ組織化された性質を模倣した高度に構造化された合成データセットを提案する。
我々は、データセットを教育フレームワークと整合させて、そのトピックや各サンプルの認知リガーレベルを含むメタ情報を組み込むことで、データセットをキュレートする。
本データセットは, 多様な教育段階(中学校から大学院まで)にまたがる包括的ききめ細かなトピックを網羅し, 概念の認知レベルを識別するブルームの分類体系を用いて, 概念の深度を高めるための様々な質問を行った。
その結果、この認知厳密なトレーニングアプローチは、MMLUベンチマークで+3.06、AI2推論チャレンジ(ハードセット)で+1.28という大幅なパフォーマンス向上をもたらし、計算コストの増大を回避しつつ、従来のランダム化トレーニングと比較した。
本研究は、複雑な指示やタスクの理解・対応において、人間の学習原理を活用して言語モデルの能力を高める可能性を強調する。
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