論文の概要: SelectLLM: Can LLMs Select Important Instructions to Annotate?
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.16553v7
- Date: Tue, 27 Aug 2024 17:57:07 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-28 19:58:52.895343
- Title: SelectLLM: Can LLMs Select Important Instructions to Annotate?
- Title（参考訳）: SelectLLM: LLMはアノテーションに重要な命令を選択できるか?
- Authors: Ritik Sachin Parkar, Jaehyung Kim, Jong Inn Park, Dongyeop Kang,
- Abstract要約: SelectLLMは、未実装の命令を選択的にアノテートするフレームワークである。
AlpacaEval2 と MT-Bench で評価し,最先端手法よりも優れた性能を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.619273462673405
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Instruction tuning benefits from large and diverse datasets; however, creating such datasets involves a high cost of human labeling. While synthetic datasets generated by large language models (LLMs) have partly solved this issue, they often contain low-quality data. One effective solution is selectively annotating unlabelled instructions, especially given the relative ease of acquiring unlabeled instructions or texts from various sources. However, how to select unlabelled instructions is not well-explored, especially in the context of LLMs. Therefore, we introduce SelectLLM, an alternative framework that leverages the capabilities of LLMs to select unlabeled instructions more effectively. Specifically, SelectLLM consists of two key steps: Coreset-based clustering of unlabelled instructions for enlarging diversity and prompting of LLM to identify the most beneficial instructions within each cluster. We evaluate SelectLLM on AlpacaEval2 and MT-Bench, demonstrating its ability to outperform state-of-the-art methods like Alpagasus. In addition, we compare the performance and compatibility of SelectLLM with various LLMs, such as ChatGPT, LLaMA-3.1-70B, and Gemma-2-27b. SelectLLM's adaptability and robustness are further evidenced by its ability to maintain high performance across both human and synthetic datasets. All code and data are publicly available (https://github.com/minnesotanlp/select-llm).
- Abstract（参考訳）: インストラクションチューニングは、大規模で多様なデータセットから恩恵を受けるが、そのようなデータセットを作成するには、人間のラベル付けのコストが高い。
大規模言語モデル(LLM)によって生成された合成データセットはこの問題を部分的に解決しているが、低品質のデータを含んでいることが多い。
効果的な解決策の1つは、特にラベルなしの命令やテキストを様々なソースから比較的容易に取得できることを考えると、ラベルなしの命令を選択的に注釈付けすることである。
しかし、特にLLMの文脈では、乱れのない命令をどうやって選択するかはよく研究されていない。
そこで本稿では,ラベルなし命令をより効果的に選択するための LLM の機能を活用した代替フレームワークである SelectLLM を紹介する。
具体的には、SelectLLMは2つの重要なステップで構成されている。コアセットベースのクラスタリングで、多様性を拡大するための非ラベリング命令と、各クラスタ内で最も有益な命令を識別するLLMの促進である。
我々は,AlpacaEval2およびMT-Bench上のSelectLLMを評価し,Alpagasusのような最先端手法よりも優れた性能を示す。
さらに、SelectLLMの性能と互換性をChatGPT、LLaMA-3.1-70B、Gemma-2-27bなど様々なLLMと比較する。
SelectLLMの適応性と堅牢性は、人間と合成データセットの両方で高いパフォーマンスを維持する能力によってさらに証明されている。
すべてのコードとデータが公開されている(https://github.com/minnesotanlp/select-llm)。
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