論文の概要: Magpie: Alignment Data Synthesis from Scratch by Prompting Aligned LLMs with Nothing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.08464v1
• Date: Wed, 12 Jun 2024 17:52:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-13 15:37:29.027315
• Title: Magpie: Alignment Data Synthesis from Scratch by Prompting Aligned LLMs with Nothing
• Title（参考訳）: Magpie: 配向LCMの無印加によるスクラッチからの配向データ合成
• Authors: Zhangchen Xu, Fengqing Jiang, Luyao Niu, Yuntian Deng, Radha Poovendran, Yejin Choi, Bill Yuchen Lin,
• Abstract要約: 我々はMagpieという名の大規模アライメントデータを生成する自己合成法を提案する。 我々はこの手法を用いてLlama-3-Instructを誘導し、対応する応答とともに400万の命令を生成する。 以上の結果から,Magpieを微調整したモデルでは,公式のLlama-3-8B-インストラクトと同等に動作することが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 48.07915731998946
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: High-quality instruction data is critical for aligning large language models (LLMs). Although some models, such as Llama-3-Instruct, have open weights, their alignment data remain private, which hinders the democratization of AI. High human labor costs and a limited, predefined scope for prompting prevent existing open-source data creation methods from scaling effectively, potentially limiting the diversity and quality of public alignment datasets. Is it possible to synthesize high-quality instruction data at scale by extracting it directly from an aligned LLM? We present a self-synthesis method for generating large-scale alignment data named Magpie. Our key observation is that aligned LLMs like Llama-3-Instruct can generate a user query when we input only the left-side templates up to the position reserved for user messages, thanks to their auto-regressive nature. We use this method to prompt Llama-3-Instruct and generate 4 million instructions along with their corresponding responses. We perform a comprehensive analysis of the extracted data and select 300K high-quality instances. To compare Magpie data with other public instruction datasets, we fine-tune Llama-3-8B-Base with each dataset and evaluate the performance of the fine-tuned models. Our results indicate that in some tasks, models fine-tuned with Magpie perform comparably to the official Llama-3-8B-Instruct, despite the latter being enhanced with 10 million data points through supervised fine-tuning (SFT) and subsequent feedback learning. We also show that using Magpie solely for SFT can surpass the performance of previous public datasets utilized for both SFT and preference optimization, such as direct preference optimization with UltraFeedback. This advantage is evident on alignment benchmarks such as AlpacaEval, ArenaHard, and WildBench.
• Abstract（参考訳）: 高品質な命令データは、大きな言語モデル(LLM)の整合に不可欠である。 Llama-3-Instructのようなモデルの中にはオープンウェイトを持つものもあるが、アライメントデータは非公開のままであり、AIの民主化を妨げる。 人件費の高騰と、既存のオープンソースのデータ生成手法のスケーリングを効果的に防ぎ、公開アライメントデータセットの多様性と品質を制限している可能性がある。 整列 LLM から直接抽出することで,高品質な命令データを大規模に合成することは可能か? 我々はMagpieという名の大規模アライメントデータを生成する自己合成法を提案する。 我々のキーとなる観察は、Llama-3-Instructのような整列 LLM は、左のテンプレートのみをユーザメッセージに予約された位置まで入力すると、その自動回帰性のおかげで、ユーザクエリを生成することができるということです。 我々はこの手法を用いてLlama-3-Instructを誘導し、対応する応答とともに400万の命令を生成する。 抽出したデータの包括的分析を行い,300Kの高品質なインスタンスを選択する。 Magpieデータを他の公開命令データセットと比較するために、Llama-3-8B-Baseを各データセットに微調整し、微調整されたモデルの性能を評価する。 以上の結果から,Magpieで微調整したモデルでは,教師付き微調整(SFT)とその後のフィードバック学習によって1000万のデータポイントが拡張されているにもかかわらず,公式のLlama-3-8Bインストラクトと同等に動作することが示唆された。 また、SFTのみにMagpieを使用することで、UltraFeedbackによる直接選好最適化など、SFTと選好最適化の両方に使用されていた過去の公開データセットの性能を上回ることができることを示す。 この利点はAlpacaEval、ArenaHard、WildBenchなどのアライメントベンチマークで明らかである。

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