論文の概要: LIMIT: Less Is More for Instruction Tuning Across Evaluation Paradigms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.13133v1
• Date: Wed, 22 Nov 2023 03:37:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-23 16:20:26.571575
• Title: LIMIT: Less Is More for Instruction Tuning Across Evaluation Paradigms
• Title（参考訳）: 限界: 評価パラダイムをまたいだ命令チューニングはより少なくなる
• Authors: Aditi Jha, Sam Havens, Jeremey Dohmann, Alex Trott, Jacob Portes
• Abstract要約: オープンソースMPT-7BおよびMPT-30Bモデルを1kから60kのサンプルから様々なサイズの命令微調整データセットに微調整する。 我々は,(1)従来のNLPベンチマークと(2)モデルに基づく評価の両方において,1k-6k命令の微調整サンプルのサブセットが良好な性能を達成するのに十分であることを確認した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.249916681499244
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Large Language Models are traditionally finetuned on large instruction datasets. However recent studies suggest that small, high-quality datasets can suffice for general purpose instruction following. This lack of consensus surrounding finetuning best practices is in part due to rapidly diverging approaches to LLM evaluation. In this study, we ask whether a small amount of diverse finetuning samples can improve performance on both traditional perplexity-based NLP benchmarks, and on open-ended, model-based evaluation. We finetune open-source MPT-7B and MPT-30B models on instruction finetuning datasets of various sizes ranging from 1k to 60k samples. We find that subsets of 1k-6k instruction finetuning samples are sufficient to achieve good performance on both (1) traditional NLP benchmarks and (2) model-based evaluation. Finally, we show that mixing textbook-style and open-ended QA finetuning datasets optimizes performance on both evaluation paradigms.
• Abstract（参考訳）: 大きな言語モデルは伝統的に大きな命令データセットで微調整される。 しかし、最近の研究では、小型で高品質なデータセットが一般的な目的の指示に十分であることが示唆されている。 この微調整のベストプラクティスに関するコンセンサスの欠如は、LCM評価に対するアプローチの急激な変更によるものである。 本研究では,従来のパープレキシティに基づくNLPベンチマークと,オープンなモデルベース評価において,少量の多様な微調整サンプルが性能を向上させることができるかどうかを問う。 オープンソースMPT-7BおよびMPT-30Bモデルを1kから60kのサンプルから様々なサイズの命令微調整データセットに微調整する。 その結果,(1)従来のNLPベンチマークと(2)モデルに基づく評価の両方において,1k-6k命令の微調整サンプルのサブセットが良好な性能を発揮することがわかった。 最後に、教科書スタイルとオープンエンドQAファインタニングデータセットの混合により、両方の評価パラダイムの性能が最適化されることを示す。

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