論文の概要: Contrastive Instruction Tuning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.11138v1
• Date: Sat, 17 Feb 2024 00:09:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-20 23:14:55.001453
• Title: Contrastive Instruction Tuning
• Title（参考訳）: コントラスト命令チューニング
• Authors: Tianyi Yan, Fei Wang, James Y. Huang, Wenxuan Zhou, Fan Yin, Aram Galstyan, Wenpeng Yin, Muhao Chen
• Abstract要約: 本稿では,意味論的に等価な命令-インスタンスペアの隠れ表現の類似性を最大化するコントラスト的命令チューニングを提案する。 PromptBenchベンチマークの実験によると、CoINはLLMの頑健さを一貫して改善し、文字、単語、文、意味のレベルを平均して2.5%の精度で変化させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 66.6226795160117
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Instruction tuning has been used as a promising approach to improve the performance of large language models (LLMs) on unseen tasks. However, current LLMs exhibit limited robustness to unseen instructions, generating inconsistent outputs when the same instruction is phrased with slightly varied forms or language styles. This behavior indicates LLMs' lack of robustness to textual variations and generalizability to unseen instructions, potentially leading to trustworthiness issues. Accordingly, we propose Contrastive Instruction Tuning, which maximizes the similarity between the hidden representations of semantically equivalent instruction-instance pairs while minimizing the similarity between semantically different ones. To facilitate this approach, we augment the existing FLAN collection by paraphrasing task instructions. Experiments on the PromptBench benchmark show that CoIN consistently improves LLMs' robustness to unseen instructions with variations across character, word, sentence, and semantic levels by an average of +2.5% in accuracy.
• Abstract（参考訳）: 命令チューニングは、大きな言語モデル(llm)の性能を改善するための有望なアプローチとして使われてきた。 しかし、現在のLLMは、未確認の命令に対して限られた堅牢性を示し、同じ命令がわずかに異なる形式や言語スタイルで言い換えられたときに、一貫性のない出力を生成する。 この行動は、LLMのテキストのバリエーションに対する堅牢性の欠如と、見つからない命令に対する一般化性を示し、信頼性の問題につながる可能性がある。 そこで本研究では,意味的に等価な命令-インスタンスペアの隠れ表現間の類似性を最大化し,意味的に異なる命令間の類似性を最小化するContrastive Instruction Tuningを提案する。 このアプローチを容易にするために,タスク命令を言い換えることで既存のFLANコレクションを増強する。 PromptBenchベンチマークの実験によると、CoINはLLMの頑健さを一貫して改善し、文字、単語、文、意味のレベルを平均して2.5%の精度で変化させる。

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