論文の概要: Learning to Generate Instruction Tuning Datasets for Zero-Shot Task Adaptation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.18334v2
• Date: Thu, 6 Jun 2024 13:50:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-07 21:02:35.733061
• Title: Learning to Generate Instruction Tuning Datasets for Zero-Shot Task Adaptation
• Title（参考訳）: ゼロショットタスク適応のための命令調整データセット生成学習
• Authors: Nihal V. Nayak, Yiyang Nan, Avi Trost, Stephen H. Bach,
• Abstract要約: Bonitoは、未注釈のテキストをタスク固有のトレーニングデータセットに変換する条件付きタスク生成のモデルである。 そこで,本研究では,自己教師付きベースライン上での事前学習モデルと指導モデルの平均性能を著しく向上することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.574486521686323
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We introduce Bonito, an open-source model for conditional task generation that converts unannotated text into task-specific training datasets for instruction tuning. We aim to enable zero-shot task adaptation of large language models on users' specialized, private data. We train Bonito by fine-tuning a pretrained large language model on a new large-scale dataset with 1.65M examples created by remixing existing instruction tuning datasets into meta-templates. The meta-templates for a dataset produce training examples where the input is the unannotated text and the task attribute and the output consists of the instruction and the response. We use Bonito to generate synthetic tasks for seven datasets from specialized domains with unannotated text across three task types -- yes-no question answering, extractive question answering, and natural language inference -- and adapt language models. We show that Bonito significantly improves the average performance of pretrained and instruction tuned models over the de facto self supervised baseline. For example, adapting Mistral-Instruct-v2 and instruction tuned variants of Mistral and Llama2 with Bonito improves the strong zero-shot performance by 22.1 F1 points whereas the next word prediction objective undoes some of the benefits of instruction tuning and reduces the average performance by 0.8 F1 points. We conduct additional experiments with Bonito to understand the effects of the domain, the size of the training set, and the choice of alternative synthetic task generators. Overall, we show that learning with synthetic instruction tuning datasets is an effective way to adapt language models to new domains. The model, dataset, and code are available at https://github.com/BatsResearch/bonito.
• Abstract（参考訳）: 我々は,無注釈のテキストをタスク固有のトレーニングデータセットに変換する条件付きタスク生成のオープンソースモデルであるBonitoを紹介した。 我々は,ユーザの専用プライベートデータに対して,大規模言語モデルのゼロショットタスク適応を可能にすることを目的としている。 既存のインストラクションチューニングデータセットをメタテンプレートにリミックスして作成した1.65万のサンプルを備えた,新たな大規模データセット上で,事前トレーニング済みの大規模言語モデルを微調整することで,Bonitoをトレーニングする。 データセットのメタテンプレートは、入力が注釈のないテキストであり、タスク属性と出力が命令と応答からなるトレーニング例を生成する。 Bonitoを使って,3つのタスクタイプ – yes-no question answering, extractive question answering, and natural language inference – にまたがる,注釈のないテキストを持つ専門ドメインから,7つのデータセットの合成タスクを生成します。 そこで,本研究では,自己教師付きベースライン上での事前学習モデルと指導モデルの平均性能を著しく向上することを示す。 例えば、Mistral-Instruct-v2 と、Mistral と Llama2 を Bonito に適応させると、強いゼロショット性能が 22.1 F1 ポイント向上する。 ドメインの効果、トレーニングセットのサイズ、代替の合成タスクジェネレータの選択を理解するために、Bonitoで追加実験を行う。 総合的に,合成指導調律データセットを用いた学習は,言語モデルを新しい領域に適応させる効果的な方法であることを示す。 モデル、データセット、コードはhttps://github.com/BatsResearch/bonito.comで公開されている。

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