論文の概要: Tuna: Instruction Tuning using Feedback from Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.13385v1
• Date: Fri, 20 Oct 2023 09:55:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-23 23:35:43.527293
• Title: Tuna: Instruction Tuning using Feedback from Large Language Models
• Title（参考訳）: tuna: 大きな言語モデルからのフィードバックによる命令チューニング
• Authors: Haoran Li, Yiran Liu, Xingxing Zhang, Wei Lu, Furu Wei
• Abstract要約: 本稿では,新しいテキスト確率的ランキングとテキストコンテクスチュアルランキングを用いた命令調整型大規模言語モデルの微調整を提案する。 確率的ランク付けにより、教師のLCMから高品質で低品質なレスポンスの相対的なランク付けを継承することができる。 一方、文脈的ランキングを学習することで、より強いLLMの文脈的理解能力を用いて、モデルが独自の応答分布を洗練できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 74.04950416204551
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Instruction tuning of open-source large language models (LLMs) like LLaMA, using direct outputs from more powerful LLMs such as Instruct-GPT and GPT-4, has proven to be a cost-effective way to align model behaviors with human preferences. However, the instruction-tuned model has only seen one response per instruction, lacking the knowledge of potentially better responses. In this paper, we propose finetuning an instruction-tuned LLM using our novel \textit{probabilistic ranking} and \textit{contextual ranking} approaches to increase the likelihood of generating better responses. Probabilistic ranking enables the instruction-tuned model to inherit the relative rankings of high-quality and low-quality responses from the teacher LLM. On the other hand, learning with contextual ranking allows the model to refine its own response distribution using the contextual understanding ability of stronger LLMs. Furthermore, we apply probabilistic ranking and contextual ranking sequentially to the instruction-tuned LLM. The resulting model, which we call \textbf{Tuna}, consistently improves the performance on Super Natural Instructions (119 test tasks), LMentry (25 test tasks), Vicuna QA, and can even obtain better results than several strong reinforcement learning baselines. Our code and data are available at \url{ https://github.com/microsoft/LMOps}.
• Abstract（参考訳）: LLaMAのようなオープンソースの大規模言語モデル(LLM)のインストラクションチューニングは、インストラクト-GPTやGPT-4のようなより強力なLLMからの直接出力を使用しており、モデルの振る舞いを人間の好みに合わせるためのコスト効率の良い方法であることが証明されている。 しかし、命令調整モデルでは命令毎に1つの応答しか見られず、より優れた応答の知識が欠落している。 本稿では,より優れた応答を生成する可能性を高めるために,新しい \textit{probabilistic ranking} と \textit{contextual ranking} を用いた命令調整llmの微調整を提案する。 確率的ランク付けにより、教師のLCMから高品質で低品質なレスポンスの相対的なランク付けを継承することができる。 一方,文脈ランキングを用いた学習では,より強固なllmの文脈理解能力を用いて,モデルが独自の応答分布を洗練することができる。 さらに,命令調整 LLM に対して確率的ランキングと文脈的ランキングを順次適用する。 得られたモデルは \textbf{tuna}と呼ばれ、超自然命令(119テストタスク)、lmentry(25テストタスク)、vicuna qaのパフォーマンスを一貫して向上させ、強力な強化学習ベースラインよりも優れた結果を得ることができます。 私たちのコードとデータは、 \url{ https://github.com/microsoft/lmops}で利用可能です。

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