論文の概要: LongAlign: A Recipe for Long Context Alignment of Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.18058v1
• Date: Wed, 31 Jan 2024 18:29:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-01 13:27:55.716809
• Title: LongAlign: A Recipe for Long Context Alignment of Large Language Models
• Title（参考訳）: LongAlign: 大規模言語モデルの長いコンテキストアライメントのためのレシピ
• Authors: Yushi Bai, Xin Lv, Jiajie Zhang, Yuze He, Ji Qi, Lei Hou, Jie Tang, Yuxiao Dong, Juanzi Li
• Abstract要約: LongAlignは、ロングコンテキストアライメントのための命令データ、トレーニング、評価のレシピである。 我々はSelf-Instructを使って長い命令追従データセットを構築した。 我々は、長さ分布の異なるデータの教師付き微調整を高速化するために、パッキングとソート戦略を採用した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 61.85923382850057
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Extending large language models to effectively handle long contexts requires instruction fine-tuning on input sequences of similar length. To address this, we present LongAlign -- a recipe of the instruction data, training, and evaluation for long context alignment. First, we construct a long instruction-following dataset using Self-Instruct. To ensure the data diversity, it covers a broad range of tasks from various long context sources. Second, we adopt the packing and sorted batching strategies to speed up supervised fine-tuning on data with varied length distributions. Additionally, we develop a loss weighting method to balance the contribution to the loss across different sequences during packing training. Third, we introduce the LongBench-Chat benchmark for evaluating instruction-following capabilities on queries of 10k-100k in length. Experiments show that LongAlign outperforms existing recipes for LLMs in long context tasks by up to 30\%, while also maintaining their proficiency in handling short, generic tasks. The code, data, and long-aligned models are open-sourced at https://github.com/THUDM/LongAlign.
• Abstract（参考訳）: 長いコンテキストを効果的に扱うために大きな言語モデルを拡張するには、同じ長さの入力シーケンスを微調整する必要がある。 これに対処するため、長いコンテキストアライメントのための命令データ、トレーニング、評価のレシピであるLongAlignを紹介します。 まず,Self-Instructを用いて長い指示追従データセットを構築する。 データ多様性を保証するため、様々な長いコンテキストソースから幅広いタスクをカバーしている。 第2に,パッキングとソートによるバッチ戦略を採用し,長さ分布の異なるデータに対する教師あり微調整を高速化する。 さらに,パッキングトレーニング中に異なるシーケンスにまたがる損失に対する貢献のバランスをとるための損失重み付け手法を開発した。 第3に,10k-100kのクエリに対して命令追従能力を評価するためのLongBench-Chatベンチマークを提案する。 実験によると、LongAlignはLLMの既存のレシピを最大30倍の性能で上回り、同時に短い汎用的なタスクを扱う能力も維持している。 コード、データ、ロングアラインモデルはhttps://github.com/THUDM/LongAlign.comでオープンソース化されている。

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