論文の概要: "Paraphrasing The Original Text" Makes High Accuracy Long-Context QA

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.11193v5
• Date: Thu, 28 Dec 2023 07:33:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-29 21:10:16.031298
• Title: "Paraphrasing The Original Text" Makes High Accuracy Long-Context QA
• Title（参考訳）: 原文のパラフレーズ化」による高精度長文QA
• Authors: Yijiong Yu
• Abstract要約: 長いコンテキストを扱う能力のトレーニングには、"長い"データではなく、"効果的"が必要です。 既存のモデルのコンテキストウィンドウを,低コストで効率的な方法で32kに拡張することに成功した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Most open-source LLMs still have a context window of no more than 4k, limiting their ability to handle long-context problems. Meanwhile, even those with a long context window still lack satisfactory accuracy. To address this issue, we explore from the perspective of training data and theoretically prove training the capability to handle long contexts requires "effective" rather than "long" data. Based on this, we propose using the "original text paraphrase" task, and successfully extend the context window of the existing model to 32k by a low-cost and effective method, achieving the SOTA accuracy in multi-document-QA among models of the same scale. The model and training data have been open-sourced on HuggingFace(https://huggingface.co/yuyijiong/Qwen-14b-chat-yarn-32k) and WiseModel(https://wisemodel.cn/models/yuyijiong/Qwen-14b-chat-yarn-32k).
• Abstract（参考訳）: ほとんどのオープンソースLLMは、コンテキストウィンドウが4k未満で、長いコンテキスト問題を扱う能力が制限されている。 一方、長いコンテキストウィンドウを持つ人々でさえ、まだ十分な精度を欠いている。 この問題に対処するために、トレーニングデータの観点から検討し、長いコンテキストを扱う能力が“長い”データではなく“有効”を必要とすることを理論的に証明する。 そこで本研究では,「原文パラフレーズ」タスクを用いて,既存のモデルのコンテキストウインドウを,低コストかつ効果的な方法で32kに拡張し,同一規模のモデル間でのマルチドキュメントqaにおけるsoma精度を実現することを提案する。 モデルとトレーニングデータはHuggingFace(https://huggingface.co/yuyijiong/Qwen-14b-chat-yarn-32k)とWiseModel(https://wisemodel.cn/models/yuyijiong/Qwen-14b-chat-yarn-32k)でオープンソース化された。

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