論文の概要: Dynamics of Instruction Tuning: Each Ability of Large Language Models Has Its Own Growth Pace

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.19651v2
• Date: Thu, 22 Feb 2024 13:21:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-23 18:18:54.357232
• Title: Dynamics of Instruction Tuning: Each Ability of Large Language Models Has Its Own Growth Pace
• Title（参考訳）: インストラクションチューニングのダイナミクス:大規模言語モデルのそれぞれの能力には独自の成長ペースがある
• Authors: Chiyu Song, Zhanchao Zhou, Jianhao Yan, Yuejiao Fei, Zhenzhong Lan, Yue Zhang
• Abstract要約: 10の能力にまたがる40k以上のデータセットを提示し、7bから33bのパラメータを持つ命令調整モデルについて検討する。 i) モデル全体の性能がデータとパラメータスケールに結びついているにもかかわらず、個々の能力はこれらの要因に対して異なる感性を持っている。 人為的なデータはGPT-4の合成データより効率が良く、容積の増加とともにモデル性能を常に向上させることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.015261553612643
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Instruction tuning is a burgeoning method to elicit the general intelligence of Large Language Models (LLMs). However, the creation of instruction data is still largely heuristic, leading to significant variation in quantity and quality across existing datasets. While some research advocates for expanding the number of instructions, others suggest that a small set of well-chosen examples is adequate. To better understand data construction guidelines, our research provides a granular analysis of how data volume, parameter size, and data construction methods influence the development of each underlying ability of LLM, such as creative writing, code generation, and logical reasoning. We present a meticulously curated dataset with over 40k instances across ten abilities and examine instruction-tuned models with 7b to 33b parameters. Our study reveals three primary findings: (i) Despite the models' overall performance being tied to data and parameter scale, individual abilities have different sensitivities to these factors. (ii) Human-curated data strongly outperforms synthetic data from GPT-4 in efficiency and can constantly enhance model performance with volume increases, but is unachievable with synthetic data. (iii) Instruction data brings powerful cross-ability generalization, as evidenced by out-of-domain evaluations. Furthermore, we demonstrate how these findings can guide more efficient data constructions, leading to practical performance improvements on two public benchmarks.
• Abstract（参考訳）: 命令チューニングは、大規模言語モデル(llm)の汎用知性を引き出すための急成長する手法である。 しかし、命令データの作成はいまだにヒューリスティックであり、既存のデータセット間での量と品質に大きな変化をもたらす。 指示数の拡大を提唱する研究もあるが、ごく一部の例が適切であると示唆する研究もある。 データ構築ガイドラインをより深く理解するために、本研究では、データボリューム、パラメータサイズ、データ構築手法が、創造的記述、コード生成、論理的推論などのLCMの基盤となる能力の発達にどのように影響するかを詳細に分析する。 我々は、10の能力にまたがる40万以上のインスタンスを持つ細心の注意深いデータセットを示し、7bから33bのパラメータを持つ命令調整モデルについて検討する。 私たちの研究は3つの主要な発見を明らかにした。 (i)モデル全体の性能はデータとパラメータスケールに結びついているものの、個々の能力はこれらの要因に対する感受性が異なる。 (II)GPT-4の合成データより効率が良く、容積増加とともにモデル性能を常に向上させることができるが、合成データでは達成できない。 (iii)命令データは、ドメイン外評価によって証明されるような強力な相互可能性の一般化をもたらす。 さらに、これらの結果がより効率的なデータ構築を導く方法を示し、2つの公開ベンチマークの性能改善につながった。

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