論文の概要: Instruction Matters: A Simple yet Effective Task Selection for Optimized Instruction Tuning of Specific Tasks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.16418v2
- Date: Thu, 17 Oct 2024 01:57:27 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-10-18 13:16:37.216126
- Title: Instruction Matters: A Simple yet Effective Task Selection for Optimized Instruction Tuning of Specific Tasks
- Title(参考訳): 指示事項: 特定のタスクを最適化した指示調整のためのシンプルで効果的なタスク選択
- Authors: Changho Lee, Janghoon Han, Seonghyeon Ye, Stanley Jungkyu Choi, Honglak Lee, Kyunghoon Bae,
- Abstract要約: 本稿では,命令情報のみを利用してタスクを識別する,シンプルで効果的なタスク選択手法を提案する。
提案手法は,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手法に比べて,はるかに効率的である。
実験の結果、命令のみに選択されたタスクセットのトレーニングにより、P3、Big-Bench、NIV2、Big-Bench Hardといったベンチマークのパフォーマンスが大幅に改善された。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 51.15473776489712
- License:
- Abstract: Instruction tuning has been proven effective in enhancing zero-shot generalization across various tasks and in improving the performance of specific tasks. For task-specific improvements, strategically selecting and training on related tasks that provide meaningful supervision is crucial, as this approach enhances efficiency and prevents performance degradation from learning irrelevant tasks. In this light, we introduce a simple yet effective task selection method that leverages instruction information alone to identify relevant tasks, optimizing instruction tuning for specific tasks. Our method is significantly more efficient than traditional approaches, which require complex measurements of pairwise transferability between tasks or the creation of data samples for the target task. Additionally, by aligning the model with the unique instructional template style of the meta-dataset, we enhance its ability to granularly discern relevant tasks, leading to improved overall performance. Experimental results demonstrate that training on a small set of tasks, chosen solely based on the instructions, results in substantial improvements in performance on benchmarks such as P3, Big-Bench, NIV2, and Big-Bench Hard. Significantly, these improvements surpass those achieved by prior task selection methods, highlighting the superiority 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の強化や、特定のタスクのパフォーマンス向上に有効であることが証明されている。
タスク固有の改善のためには、本手法が効率を高め、パフォーマンス劣化を防止し、無関係なタスクの学習を防止するため、意味のある監督を提供するタスクを戦略的に選択し、訓練することが不可欠である。
そこで本研究では,命令情報のみを活用して関連するタスクを識別し,特定のタスクに対する命令チューニングを最適化する,シンプルで効果的なタスク選択手法を提案する。
提案手法は,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手法に比べて,はるかに効率的である。
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とモデルを整合させることで、関連するタスクを細かく識別する能力を高め、全体的なパフォーマンスを向上させる。
実験の結果,P3,Big-Bench,NIV2,Big-Bench Hardなどのベンチマークでは,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が大幅に改善された。
重要な点として、これらの改善は、従来のタスク選択手法によって達成されたものよりも優れており、我々のアプローチの優位性を強調している。
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