論文の概要: Instruction Matters, a Simple yet Effective Task Selection Approach in Instruction Tuning for Specific Tasks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.16418v1
• Date: Thu, 25 Apr 2024 08:49:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-26 14:19:10.455743
• Title: Instruction Matters, a Simple yet Effective Task Selection Approach in Instruction Tuning for Specific Tasks
• Title（参考訳）: 特定のタスクに対する指示調整におけるシンプルで効果的なタスク選択手法である指示事項
• Authors: Changho Lee, Janghoon Han, Seonghyeon Ye, Stanley Jungkyu Choi, Honglak Lee, Kyunghoon Bae,
• Abstract要約: そこで本研究では,インストラクション情報を利用したテクティタロンにより,インストラクションチューニングにおける関連するタスクの識別が可能となることを示す。 メタデータセットのユニークな命令テンプレートスタイルを学習することにより,タスク選択精度の向上を観察する。 実験結果から,命令のみに基づいて選択されたタスクセットのトレーニングによって,大幅なパフォーマンス向上が得られた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.15473776489712
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Instruction tuning has shown its ability to not only enhance zero-shot generalization across various tasks but also its effectiveness in improving the performance of specific tasks. A crucial aspect in instruction tuning for a particular task is a strategic selection of related tasks that offer meaningful supervision, thereby enhancing efficiency and preventing performance degradation from irrelevant tasks. Our research reveals that leveraging instruction information \textit{alone} enables the identification of pertinent tasks for instruction tuning. This approach is notably simpler compared to traditional methods that necessitate complex measurements of pairwise transferability between tasks or the creation of data samples for the target task. Furthermore, by additionally learning the unique instructional template style of the meta-dataset, we observe an improvement in task selection accuracy, which contributes to enhanced overall performance. Experimental results demonstrate that training on a small set of tasks, chosen solely based on the instructions, leads to substantial performance improvements on benchmarks like P3, Big-Bench, NIV2, and Big-Bench Hard. Significantly, these improvements exceed those achieved by prior task selection methods, highlighting the efficacy of our approach.
• Abstract（参考訳）: インストラクションチューニングは、様々なタスクにおけるゼロショット一般化を向上するだけでなく、特定のタスクのパフォーマンスを向上させる効果も示している。 特定のタスクの命令チューニングにおける重要な側面は、意味のある監督を提供する関連するタスクの戦略的選択であり、それによって効率を向上し、無関係なタスクによるパフォーマンス劣化を防ぐ。 そこで本研究では,インストラクション情報であるtextit{alone}を活用することで,インストラクションチューニングにおける関連するタスクの識別が可能であることを明らかにした。 このアプローチは、タスク間のペア転送可能性の複雑な測定や、対象タスクのためのデータサンプルの作成を必要とする従来の方法と比較して、特に単純である。 さらに、メタデータセットのユニークな命令テンプレートスタイルを学習することにより、タスク選択精度の向上が観察され、全体的なパフォーマンスの向上に寄与する。 実験の結果、命令のみに基づいて選択されたタスクの小さなセットでのトレーニングは、P3、Big-Bench、NIV2、Big-Bench Hardといったベンチマークの大幅なパフォーマンス改善につながることが示された。 これらの改善は,従来のタスク選択手法よりも優れており,本手法の有効性を強調している。

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