論文の概要: "Paraphrasing The Original Text" Makes High Accuracy Long-Context QA
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.11193v6
- Date: Sun, 7 Jan 2024 11:12:59 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-09 22:01:32.858850
- 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: ほとんどのオープンソース生成言語モデルは、現在、コンテキストウィンドウが4k未満である。
長いコンテキストを扱う能力を改善するには、単に"長い"データではなく、"効果的な"データが必要であることを示す。
我々の微調整モデルは、比較スケールのモデルの中で、多文書QAにおける最先端の精度を実現する。
- 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 generative language models currently have a context window
of no more than 4k, limiting their ability when facing long text. Even models
with longer context windows cannot guarantee satisfactory accuracy on
long-context problems. To tackle this issue, we explore from the perspective of
training data and theoretically demonstrate that improving the capability to
handle long contexts requires "effective" rather than simply "long" data. Based
on this insight, we propose using the "original text paraphrasing" task and
successfully extend the context window of existing models to 32k through a
low-cost and effective method. Our fine-tuned model achieves state-of-the-art
accuracy in multi-document-QA among models of comparable scale. The model and
training data have been made available 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生成言語モデルは、現在、コンテキストウィンドウが4k未満で、長いテキストに直面する際の能力を制限する。
長いコンテキストウィンドウを持つモデルでさえ、長いコンテキストの問題に対して十分な精度を保証できない。
この問題に取り組むために,我々は,トレーニングデータの観点から検討し,理論的に,長い文脈を扱う能力を改善するには,単に「長い」データではなく「効果的」が必要であることを実証する。
この知見に基づいて,「原文パラフレージング」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に拡張する手法を提案する。
我々の微調整モデルは、比較スケールのモデルの中で、多文書QAにおける最先端の精度を実現する。
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)で利用可能である。
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論文 参考訳（メタデータ） (2023-02-12T15:05:10Z)
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