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。

関連論文リスト

• Enhancing Few-Shot Transfer Learning with Optimized Multi-Task Prompt Tuning through Modular Prompt Composition [0.0]
  マルチタスクのプロンプトチューニングは、その固有のモジュラリティと、パラメータ効率のよい転送学習を向上する可能性に対して、かなりの注意を払っている。 本稿では,マルチタスク環境において,対応するプロンプト間の知識伝達を容易にすることで,複数のタスクのパフォーマンスを解析・改善することを目的とする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-23T17:01:51Z)
• Exploring the Effectiveness and Consistency of Task Selection in Intermediate-Task Transfer Learning [21.652389166495407]
  転送性能は、異なるソースタスク間で大きなばらつきを示し、種を訓練する。 埋め込みのない方法やテキスト埋め込みと比較して、微調整された重みで構築されたタスク埋め込みは、タスク転送可能性をよりよく見積もることができる。 本稿では,内部積探索の最大化によるトークンの相互類似度の測定手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-23T07:31:43Z)
• Active Instruction Tuning: Improving Cross-Task Generalization by Training on Prompt Sensitive Tasks [101.40633115037983]
  インストラクションチューニング(IT)は,大規模言語モデル(LLM)を命令付き多種多様なタスクで訓練することにより,印象的なゼロショット一般化を実現する。 ITモデルの性能と一般化性を改善するために、新しいタスクをどのように選択するかは、未解決の問題である。 本稿では,情報的タスクを識別する新しいフレームワークである即時不確実性に基づくアクティブな指導チューニングを提案し,選択したタスク上でモデルをアクティブにチューニングする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-01T04:40:05Z)
• Task Selection and Assignment for Multi-modal Multi-task Dialogue Act Classification with Non-stationary Multi-armed Bandits [11.682678945754837]
  マルチタスク学習(MTL)は、関連する補助タスクと共同学習することで、一次タスクの性能を向上させることを目的としている。 これまでの研究では、このようなランダムなタスクの選択は役に立たない可能性があり、パフォーマンスに有害な可能性があることが示唆されている。 本稿では,非定常的マルチアームバンディットに基づくタスクの選択と割り当てを行う手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-18T14:51:51Z)
• Reinforcement Learning with Success Induced Task Prioritization [68.8204255655161]
  本稿では,自動カリキュラム学習のためのフレームワークであるSuccess induced Task Prioritization (SITP)を紹介する。 アルゴリズムはエージェントに最速の学習を提供するタスクの順序を選択する。 我々は,SITPが他のカリキュラム設計手法と一致するか,あるいは上回っていることを実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-30T12:32:43Z)
• The Effect of Task Ordering in Continual Learning [12.571389210876315]
  再注文タスクが破滅的忘れの量に大きく影響していることが示される。 本研究では,タスクオーダリングの効果を利用して連続的な学習性能を変化させることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-26T12:56:15Z)
• Variational Multi-Task Learning with Gumbel-Softmax Priors [105.22406384964144]
  マルチタスク学習は、タスク関連性を探究し、個々のタスクを改善することを目的としている。 本稿では,複数のタスクを学習するための一般的な確率的推論フレームワークである変分マルチタスク学習(VMTL)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-09T18:49:45Z)
• Measuring and Harnessing Transference in Multi-Task Learning [58.48659733262734]
  マルチタスク学習は、あるタスクによって学習された情報を活用して、他のタスクのトレーニングに役立てることができる。 情報伝達や伝達のダイナミクスを、トレーニングを通して分析する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-29T08:25:43Z)
• Adaptive Procedural Task Generation for Hard-Exploration Problems [78.20918366839399]
  ハード探索問題における強化学習を容易にするために,適応手続きタスク生成(APT-Gen)を導入する。 私たちのアプローチの中心は、ブラックボックスの手続き生成モジュールを通じてパラメータ化されたタスク空間からタスクを作成することを学習するタスクジェネレータです。 学習進捗の直接指標がない場合のカリキュラム学習を可能にするために,生成したタスクにおけるエージェントのパフォーマンスと,対象タスクとの類似性をバランスさせてタスクジェネレータを訓練することを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-01T09:38:51Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。