論文の概要: One Shot Learning as Instruction Data Prospector for Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.10302v1
• Date: Sat, 16 Dec 2023 03:33:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-19 17:28:46.411939
• Title: One Shot Learning as Instruction Data Prospector for Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルのためのインストラクションデータプロスペクタとしてのショット学習
• Authors: Yunshui Li, Binyuan Hui, Xiaobo Xia, Jiaxi Yang, Min Yang, Lei Zhang, Shuzheng Si, Junhao Liu, Tongliang Liu, Fei Huang, Yongbin Li
• Abstract要約: Nuggetsは、ワンショット学習を用いて、拡張データセットから高品質な命令データを選択する手法である。 提案手法は,Nuggets が生成した例の上位1%による命令チューニングが,全データセットを使用する従来の手法よりも大幅に優れていたことを実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 111.0897473747819
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Aligning large language models(LLMs) with human is a critical step in effectively utilizing their pre-trained capabilities across a wide array of language tasks. Current instruction tuning practices often rely on expanding dataset size without a clear strategy for ensuring data quality, which can inadvertently introduce noise and degrade model performance. To address this challenge, we introduce Nuggets, a novel and efficient methodology that employs one shot learning to select high-quality instruction data from expansive datasets. Nuggets assesses the potential of individual instruction examples to act as effective one shot examples, thereby identifying those that can significantly enhance diverse task performance. Nuggets utilizes a scoring system based on the impact of candidate examples on the perplexity of a diverse anchor set, facilitating the selection of the most beneficial data for instruction tuning. Through rigorous testing on two benchmarks, including MT-Bench and Alpaca-Eval, we demonstrate that instruction tuning with the top 1% of Nuggets-curated examples substantially outperforms conventional methods that use the full dataset. These findings advocate for a data selection paradigm that prioritizes quality, offering a more efficient pathway to align LLMs with humans.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)を人間に適応させることは、幅広い言語タスクで事前訓練された能力を効果的に活用するための重要なステップである。 現在の命令チューニングのプラクティスは、データ品質を保証する明確な戦略を持たずにデータセットのサイズを拡大することに依存していることが多い。 この課題に対処するために,1ショット学習を用いて拡張型データセットから高品質な命令データを選択する,新しい効率的な手法であるnuggetsを紹介する。 Nuggetsは、個別のインストラクション例が効果的な1ショットの例として機能する可能性を評価し、多様なタスクパフォーマンスを著しく向上できるものを特定する。 nuggetsは、様々なアンカーセットのパープレキシティに対する候補例の影響に基づくスコアリングシステムを利用し、命令チューニングにおいて最も有益なデータの選択を容易にする。 MT-Bench と Alpaca-Eval を含む2つのベンチマークの厳密なテストを通じて,Nuggets が生成した例の上位1% の命令チューニングが,全データセットを使用する従来の手法よりも大幅に優れていることを示す。 これらの知見は、LLMと人間を協調するより効率的な経路を提供する、品質を優先するデータ選択パラダイムを提唱している。

関連論文リスト

• Active Prompt Learning with Vision-Language Model Priors [9.173468790066956]
  視覚言語モデルの事前学習画像とテキストエンコーダを利用するクラス誘導クラスタリングを提案する。 適応型クラスワイドしきい値に基づく予算削減型選択クエリを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-23T02:34:33Z)
• Less for More: Enhancing Preference Learning in Generative Language Models with Automated Self-Curation of Training Corpora [4.008122785948581]
  言語における曖昧さは、より強化された言語モデルを開発する上での課題である。 本稿では,これらのデータセットを直接トレーニングしたプロキシモデルを活用することで,アノテーション付きデータセットを前処理するセルフキュレーション手法を提案する。 提案手法は,データセット内の曖昧なアノテーションを自動的に検出し,削除することにより,嗜好学習を強化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-23T02:27:14Z)
• Less is More: High-value Data Selection for Visual Instruction Tuning [127.38740043393527]
  本稿では,視覚的命令データの冗長性を排除し,トレーニングコストを削減するために,高価値なデータ選択手法TIVEを提案する。 約15%のデータしか使用していない我々のアプローチは、8つのベンチマークで全データ微調整モデルに匹敵する平均性能を実現することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-14T16:47:25Z)
• RECOST: External Knowledge Guided Data-efficient Instruction Tuning [25.985023475991625]
  我々は、現在のデータ効率のよい命令チューニング手法は、元の命令チューニングデータセットの品質に大きく依存していると論じる。 我々は、外部知識ベースの再評価と多様性に一貫性のあるサンプリングを単一のパイプラインに統合する、textbfRECOSTと呼ばれるフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-27T09:47:36Z)
• Prioritizing Informative Features and Examples for Deep Learning from Noisy Data [4.741012804505562]
  本稿では,開発プロセスの各段階を強化するために,情報的特徴や事例を優先するシステムフレームワークを提案する。 まず,目的課題の解決に固有の情報的特徴のみを,補助的なアウト・オブ・ディストリビューションデータを用いて抽出する手法を提案する。 次に、能動学習のラベル付けコストを削減するために、ラベルなしノイズデータから情報的サンプルを優先する手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-27T07:15:35Z)
• Towards General and Efficient Active Learning [20.888364610175987]
  アクティブラーニングは、限られたアノテーション予算を利用するために最も有益なサンプルを選択することを目的としている。 本稿では,新しい汎用能動学習法(GEAL)を提案する。 提案手法は,同一モデルの単一パス推定を用いて,異なるデータセット上でデータ選択処理を行うことができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-15T08:35:28Z)
• Online Coreset Selection for Rehearsal-based Continual Learning [65.85595842458882]
  継続的な学習では、後に再生されるトレーニング例(コアセット)のサブセットを格納し、破滅的な忘れを軽減します。 提案するオンラインコアセット選択(OCS, Online Coreset Selection)は, 各イテレーションにおいて最も代表的で情報性の高いコアセットを選択するシンプルで効果的な方法である。 提案手法は,過去のタスクに対して高親和性サンプルを選択しながら,目標データセットへのモデル適応を最大化し,破滅的忘れを直接的に抑制する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-02T11:39:25Z)
• Multitask Learning for Class-Imbalanced Discourse Classification [74.41900374452472]
  マルチタスクアプローチは,現在のベンチマークで7%のマイクロf1コアを改善できることを示す。 また,NLPにおける資源不足問題に対処するための追加手法の比較検討を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-02T07:13:41Z)
• DAGA: Data Augmentation with a Generation Approach for Low-resource Tagging Tasks [88.62288327934499]
  線形化ラベル付き文に基づいて訓練された言語モデルを用いた新しい拡張手法を提案する。 本手法は, 教師付き設定と半教師付き設定の両方に適用可能である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-03T07:49:15Z)
• Improving Multi-Turn Response Selection Models with Complementary Last-Utterance Selection by Instance Weighting [84.9716460244444]
  我々は、データリソース自体の根底にある相関を利用して、異なる種類の監視信号を導出することを検討する。 2つの公開データセットで広範な実験を行い、両方のデータセットで大幅に改善した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-18T06:29:01Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。