論文の概要: Reflection-Tuning: Data Recycling Improves LLM Instruction-Tuning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.11716v1
• Date: Wed, 18 Oct 2023 05:13:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-19 17:49:07.833953
• Title: Reflection-Tuning: Data Recycling Improves LLM Instruction-Tuning
• Title（参考訳）: リフレクションチューニング: LLMインストラクションチューニングを改善するデータリサイクル
• Authors: Ming Li, Lichang Chen, Jiuhai Chen, Shwai He, Heng Huang, Jiuxiang Gu, Tianyi Zhou
• Abstract要約: トレーニングセットの低品質データは、通常、チューニングのチューニングに有害である。 我々は「反射チューニング」と呼ばれる新しい手法を提案する。 このアプローチでは、オラクルLSMを使用して、データ内の命令や応答の質を検査し、向上することで、元のトレーニングデータをリサイクルする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 79.32236399694077
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent advancements in Large Language Models (LLMs) have expanded the horizons of natural language understanding and generation. Notably, the output control and alignment with the input of LLMs can be refined through instruction tuning. However, as highlighted in several studies, low-quality data in the training set are usually detrimental to instruction tuning, resulting in inconsistent or even misleading LLM outputs. We propose a novel method, termed "reflection-tuning," which addresses the problem by self-improvement and judging capabilities of LLMs. This approach utilizes an oracle LLM to recycle the original training data by introspecting and enhancing the quality of instructions and responses in the data. Extensive experiments on widely used evaluation benchmarks show that LLMs trained with our recycled data outperform those trained with existing datasets in various benchmarks.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(llm)の最近の進歩は、自然言語理解と生成の地平を広げた。 特に、LLMの入力に対する出力制御とアライメントは、命令チューニングによって洗練することができる。 しかしながら、いくつかの研究で強調されているように、トレーニングセットの低品質データは通常、命令チューニングに不利であり、結果としてllm出力の一貫性や誤解を招く。 本稿では,LLMの自己改善と判断能力によって問題に対処する,リフレクションチューニングと呼ばれる新しい手法を提案する。 このアプローチでは、オラクルLSMを使用して、データ内の命令や応答の質を検査し、向上することで、元のトレーニングデータをリサイクルする。 広く使われている評価ベンチマークに関する広範囲な実験は、再生データで訓練されたllmが、様々なベンチマークで既存のデータセットで訓練されたものよりも優れていることを示している。

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