論文の概要: Mosaic IT: Enhancing Instruction Tuning with Data Mosaics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.13326v1
• Date: Wed, 22 May 2024 04:08:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-25 01:24:25.611531
• Title: Mosaic IT: Enhancing Instruction Tuning with Data Mosaics
• Title（参考訳）: Mosaic IT: データモザイクによるインストラクションチューニングの強化
• Authors: Ming Li, Pei Chen, Chenguang Wang, Hongyu Zhao, Yijun Liang, Yupeng Hou, Fuxiao Liu, Tianyi Zhou,
• Abstract要約: 大規模な言語モデルを微調整するための人間/モデルなしの手法であるMosaic Instruction Tuning(Mosaic-IT)を紹介する。 Mosaic-ITはランダムに複数の命令データを1つにまとめ、対応する応答を生成するようモデルを訓練する。 評価の結果,モザイクITの性能と訓練効率が向上した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.82220015525281
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Finetuning large language models with a variety of instruction-response pairs has enhanced their capability to understand and follow instructions. Current instruction tuning primarily relies on teacher models or human intervention to generate and refine the instructions and responses, which are costly, non-sustainable, and may lack diversity. In this paper, we introduce Mosaic Instruction Tuning (Mosaic-IT), a human/model-free method that can efficiently create rich and diverse augmentations from existing instruction tuning data to enhance the finetuned LLM.Mosaic-IT randomly concatenates multiple instruction data into one and trains the model to produce the corresponding responses with predefined higher-level meta-instructions to strengthen its multi-step instruction-following and format-following skills. Our extensive evaluations demonstrate a superior performance and training efficiency of Mosaic-IT, which achieves consistent performance improvements over various benchmarks and an 80% reduction in training costs compared with original instruction tuning. Our codes and data are available at https://github.com/tianyi-lab/Mosaic-IT.
• Abstract（参考訳）: 様々な命令-応答ペアで大きな言語モデルを微調整することで、命令を理解し、従う能力が向上した。 現在のインストラクションチューニングは、主に教師モデルや人間の介入に依存して、コストがかかり、持続不可能であり、多様性に欠ける命令と応答を生成し、洗練する。 本稿では,既存の命令チューニングデータから多種多様な拡張を効率的に生成し,複数の命令データをランダムに1つに結合し,事前定義された高レベルなメタ命令で対応する応答を生成するようモデルにトレーニングする,モザイク・インストラクション・チューニング(Mosaic-IT)について紹介する。 本研究は,Mosaic-ITの性能と訓練効率を向上し,様々なベンチマークに対して一貫した性能向上を実現し,トレーニングコストの80%削減を実現した。 私たちのコードとデータはhttps://github.com/tianyi-lab/Mosaic-IT.comで公開されています。

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