論文の概要: Self-Play Fine-Tuning Converts Weak Language Models to Strong Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.01335v3
• Date: Fri, 14 Jun 2024 21:17:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-19 07:04:39.804421
• Title: Self-Play Fine-Tuning Converts Weak Language Models to Strong Language Models
• Title（参考訳）: 自己再生ファインチューニングによる弱言語モデルから強言語モデルへの変換
• Authors: Zixiang Chen, Yihe Deng, Huizhuo Yuan, Kaixuan Ji, Quanquan Gu,
• Abstract要約: 本稿では,SPIN(Self-Play fIne-tuNing)と呼ばれるファインチューニング手法を提案する。 SPINの中心には自己再生機構があり、LLMは自身のインスタンスと対戦することでその能力を洗練させる。 このことは、自己プレイの約束に光を当て、熟練した相手を必要とせずに、LSMにおける人間レベルのパフォーマンスの達成を可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 52.98743860365194
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Harnessing the power of human-annotated data through Supervised Fine-Tuning (SFT) is pivotal for advancing Large Language Models (LLMs). In this paper, we delve into the prospect of growing a strong LLM out of a weak one without the need for acquiring additional human-annotated data. We propose a new fine-tuning method called Self-Play fIne-tuNing (SPIN), which starts from a supervised fine-tuned model. At the heart of SPIN lies a self-play mechanism, where the LLM refines its capability by playing against instances of itself. More specifically, the LLM generates its own training data from its previous iterations, refining its policy by discerning these self-generated responses from those obtained from human-annotated data. Our method progressively elevates the LLM from a nascent model to a formidable one, unlocking the full potential of human-annotated demonstration data for SFT. Theoretically, we prove that the global optimum to the training objective function of our method is achieved only when the LLM policy aligns with the target data distribution. Empirically, we evaluate our method on several benchmark datasets including the HuggingFace Open LLM Leaderboard, MT-Bench, and datasets from Big-Bench. Our results show that SPIN can significantly improve the LLM's performance across a variety of benchmarks and even outperform models trained through direct preference optimization (DPO) supplemented with extra GPT-4 preference data. This sheds light on the promise of self-play, enabling the achievement of human-level performance in LLMs without the need for expert opponents. Codes are available at https://github.com/uclaml/SPIN.
• Abstract（参考訳）: Supervised Fine-Tuning (SFT) を通じて人間の注釈付きデータのパワーを損なうことは、Large Language Models (LLMs) の進展に重要である。 本稿では,人手による付加的なデータを取得することなく,弱いものから強力なLSMを成長させる可能性を探る。 教師付き微調整モデルから始まる自己再生fIne-tuNing (SPIN) と呼ばれるファインチューニング手法を提案する。 SPINの中心には自己再生機構があり、LLMは自身のインスタンスと対戦することでその能力を洗練させる。 より具体的には、LSMは以前のイテレーションから独自のトレーニングデータを生成し、人間の注釈付きデータから得られたものから、これらの自己生成応答を識別することでポリシーを精査する。 提案手法は,LSMを生来のモデルから強大なモデルへと段階的に上昇させ,SFTのための人手による実演データの完全な可能性を解き放つ。 理論的には,LLMポリシが目標データ分布と一致した場合のみ,本手法の訓練対象関数に対する大域的最適化が達成される。 実験により,HuggingFace Open LLM LeaderboardやMT-Bench,Big-Benchのデータセットなど,いくつかのベンチマークデータセットについて評価を行った。 以上の結果から,SPINはGPT-4の嗜好データを補足した直接選好最適化(DPO)によりトレーニングしたモデルよりも優れた性能が得られることが示唆された。 このことは、自己プレイの約束に光を当て、熟練した相手を必要とせずに、LSMにおける人間レベルのパフォーマンスの達成を可能にする。 コードはhttps://github.com/uclaml/SPIN.comで入手できる。

関連論文リスト

• Forewarned is Forearmed: Leveraging LLMs for Data Synthesis through Failure-Inducing Exploration [90.41908331897639]
  大規模言語モデル(LLM)は、多種多様な高品質なタスク特化データのトレーニングの恩恵を受けている。 本稿では,効果的なトレーニングサンプルを自動生成する新しい手法であるReverseGenを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-22T06:43:28Z)
• Enhancing Discriminative Tasks by Guiding the Pre-trained Language Model with Large Language Model's Experience [4.814313782484443]
  大規模言語モデル (LLM) と事前訓練型言語モデル (LM) は多くのソフトウェア工学のタスクにおいて驚くべき成功を収めた。 我々は、LLMを用いてドメイン固有のデータを生成し、目標タスクにおける事前学習されたLMの性能を向上させる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-16T06:37:59Z)
• SELF-GUIDE: Better Task-Specific Instruction Following via Self-Synthetic Finetuning [70.21358720599821]
  大規模言語モデル(LLM)は、適切な自然言語プロンプトを提供する際に、多様なタスクを解決するという約束を持っている。 学生LLMからタスク固有の入出力ペアを合成する多段階メカニズムであるSELF-GUIDEを提案する。 ベンチマークの指標から,分類タスクに約15%,生成タスクに18%の絶対的な改善を報告した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-16T04:41:58Z)
• Self-Exploring Language Models: Active Preference Elicitation for Online Alignment [88.56809269990625]
  本研究では, 分布域外領域を積極的に探索するために, 潜在的に高次応答に対して楽観的に偏りを呈する2段階的客観性を提案する。 実験の結果,Zephyr-7B-SFTとLlama-3-8B-Instructモデルで微調整した場合,SELM(Self-Exploring Language Models)は命令追従ベンチマークの性能を大幅に向上させることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-29T17:59:07Z)
• Evaluating Large Language Models for Health-Related Text Classification Tasks with Public Social Media Data [3.9459077974367833]
  大規模言語モデル(LLM)は、NLPタスクにおいて顕著な成功を収めた。 我々は、サポートベクトルマシン(SVM)に基づく教師付き古典機械学習モデルと、RoBERTa、BERTweet、SocBERTに基づく3つの教師付き事前訓練言語モデル(PLM)と、6つのテキスト分類タスクで2つのLLMベースの分類器(GPT3.5、GPT4)をベンチマークした。 LLM(GPT-4)を用いた軽量教師付き分類モデルの訓練には,比較的小さな人手によるデータ拡張(GPT-4)が有効であることを示す総合的な実験を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-27T22:05:10Z)
• MLLM-DataEngine: An Iterative Refinement Approach for MLLM [62.30753425449056]
  本稿では,データ生成,モデルトレーニング,評価を橋渡しする新しいクローズドループシステムを提案する。 各ループ内で、MLLM-DataEngineはまず評価結果に基づいてモデルの弱点を分析する。 ターゲットとして,異なる種類のデータの比率を調整する適応型バッドケースサンプリングモジュールを提案する。 品質については、GPT-4を用いて、各データタイプで高品質なデータを生成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-25T01:41:04Z)
• From Quantity to Quality: Boosting LLM Performance with Self-Guided Data Selection for Instruction Tuning [52.257422715393574]
  本稿では,Large Language Models (LLMs) の自己誘導手法を導入し,オープンソースデータセットからサクラサンプルを自動識別し,選択する。 我々の重要な革新である命令追従困難度(IFD)メトリックは、モデルが期待する応答と本質的な生成能力の相違を識別するための重要な指標として現れます。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-23T09:45:29Z)

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。