論文の概要: StructLM: Towards Building Generalist Models for Structured Knowledge Grounding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.16671v2
• Date: Wed, 28 Feb 2024 14:49:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-29 12:01:29.998936
• Title: StructLM: Towards Building Generalist Models for Structured Knowledge Grounding
• Title（参考訳）: StructLM:構造化知識接地のための汎用モデルの構築に向けて
• Authors: Alex Zhuang, Ge Zhang, Tianyu Zheng, Xinrun Du, Junjie Wang, Weiming Ren, Stephen W. Huang, Jie Fu, Xiang Yue, Wenhu Chen
• Abstract要約: StructLMは、評価された18のデータセットのうち14のタスク固有のモデルを上回る一連のモデルである。 予測とは対照的に,StructLM-34BはStructLM-7Bよりもわずかに改善されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 50.73401326337493
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Structured data sources, such as tables, graphs, and databases, are ubiquitous knowledge sources. Despite the demonstrated capabilities of large language models (LLMs) on plain text, their proficiency in interpreting and utilizing structured data remains limited. Our investigation reveals a notable deficiency in LLMs' ability to process structured data, e.g., ChatGPT lags behind state-of-the-art (SoTA) model by an average of 35%. To augment the Structured Knowledge Grounding (SKG) capabilities in LLMs, we have developed a comprehensive instruction tuning dataset comprising 1.1 million examples. Utilizing this dataset, we train a series of models, referred to as StructLM, based on the Code-LLaMA architecture, ranging from 7B to 34B parameters. Our StructLM series surpasses task-specific models on 14 out of 18 evaluated datasets and establishes new SoTA achievements on 7 SKG tasks. Furthermore, StructLM demonstrates exceptional generalization across 6 novel SKG tasks. Contrary to expectations, we observe that scaling model size offers marginal benefits, with StructLM-34B showing only slight improvements over StructLM-7B. This suggests that structured knowledge grounding is still a challenging task and requires more innovative design to push to a new level.
• Abstract（参考訳）: テーブル、グラフ、データベースなどの構造化データソースはユビキタスな知識ソースである。 プレーンテキスト上での大規模言語モデル(LLM)の実証能力にもかかわらず、構造化データの解釈と利用能力は依然として限られている。 我々の研究は、LLMが構造化データを処理する能力に顕著な欠陥があることを明らかにしている。例えば、ChatGPTは最先端(SoTA)モデルに平均35%遅れている。 llmsにおける構造化知識グラウンド(skg)機能を強化するため,111万例からなる包括的命令チューニングデータセットを開発した。 このデータセットを利用して、7Bから34BパラメータのCode-LLaMAアーキテクチャに基づいて、StructLMと呼ばれる一連のモデルをトレーニングする。 我々のStructLMシリーズは、評価された18のデータセットのうち14のタスク固有モデルを超え、7つのSKGタスクに新しいSoTAの成果を確立する。 さらに、StructLMは6つの新しいSKGタスクにまたがる例外的な一般化を示す。 予測とは対照的に,StructLM-34BはStructLM-7Bよりもわずかに改善されている。 これは、構造化知識基盤は依然として困難な課題であり、新しいレベルに進むためにはより革新的な設計が必要であることを示唆している。

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