論文の概要: MAmmoTH2: Scaling Instructions from the Web

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.03548v1
• Date: Mon, 6 May 2024 15:11:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-07 13:17:09.999748
• Title: MAmmoTH2: Scaling Instructions from the Web
• Title（参考訳）: MAmmoTH2: Webからのインストラクションのスケーリング
• Authors: Xiang Yue, Tuney Zheng, Ge Zhang, Wenhu Chen,
• Abstract要約: そこで本研究では,学習前のWebコーパスから,1000万の自然界に存在するインストラクションデータを効率的に抽出するパラダイムを提案する。 我々はMAmmoTH2モデルを構築し、推論ベンチマークの性能を大幅に向上させた。 さらに、パブリックインストラクションチューニングデータセット上でMAmmoTH2をトレーニングすると、MAmmoTH2-Plusが得られ、最先端のパフォーマンスが達成される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.786198452175505
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Instruction tuning improves the reasoning abilities of large language models (LLMs), with data quality and scalability being the crucial factors. Most instruction tuning data come from human crowd-sourcing or GPT-4 distillation. We propose a paradigm to efficiently harvest 10 million naturally existing instruction data from the pre-training web corpus to enhance LLM reasoning. Our approach involves (1) recalling relevant documents, (2) extracting instruction-response pairs, and (3) refining the extracted pairs using open-source LLMs. Fine-tuning base LLMs on this dataset, we build MAmmoTH2 models, which significantly boost performance on reasoning benchmarks. Notably, MAmmoTH2-7B's (Mistral) performance increases from 11% to 34% on MATH and from 36% to 67% on GSM8K without training on any in-domain data. Further training MAmmoTH2 on public instruction tuning datasets yields MAmmoTH2-Plus, achieving state-of-the-art performance on several reasoning and chatbot benchmarks. Our work demonstrates how to harvest large-scale, high-quality instruction data without costly human annotation or GPT-4 distillation, providing a new paradigm for building better instruction tuning data.
• Abstract（参考訳）: インストラクションチューニングは、大規模言語モデル(LLM)の推論能力を改善し、データ品質とスケーラビリティが重要な要素である。 ほとんどのインストラクションチューニングデータは、人間のクラウドソーシングやGPT-4蒸留に由来する。 LLM推論を強化するために,学習前のWebコーパスから1000万の自然界に存在するインストラクションデータを効率的に抽出するパラダイムを提案する。 提案手法では,(1)関連文書のリコール,(2)命令応答対の抽出,(3)オープンソースのLCMを用いて抽出したペアの精製を行う。 このデータセットに基づいて微調整ベースLLMを構築し,MAmmoTH2モデルを構築し,推論ベンチマークの性能を著しく向上させる。 特に、MAmmoTH2-7Bのパフォーマンスは、MATHでは11%から34%、GSM8Kでは36%から67%に向上した。 さらに、パブリックインストラクションチューニングデータセットでMAmmoTH2をトレーニングすると、MAmmoTH2-Plusが得られ、いくつかの推論とチャットボットベンチマークで最先端のパフォーマンスを達成する。 本研究は,人為的アノテーションやGPT-4蒸留を使わずに大規模かつ高品質な指導データを収集する方法を実証し,より優れた指導調律データを構築するための新たなパラダイムを提供する。

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