論文の概要: GenQA: Generating Millions of Instructions from a Handful of Prompts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.10323v1
• Date: Fri, 14 Jun 2024 17:44:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-19 01:01:54.698015
• Title: GenQA: Generating Millions of Instructions from a Handful of Prompts
• Title（参考訳）: GenQA: プロンプトから何百万ものインストラクションを生成する
• Authors: Jiuhai Chen, Rifaa Qadri, Yuxin Wen, Neel Jain, John Kirchenbauer, Tianyi Zhou, Tom Goldstein,
• Abstract要約: ほとんどの公開命令微調整データセットは、業界モデルをトレーニングするために使用されるクローズドソースデータセットと比較して比較的小さい。 本研究では,1つのプロンプトから大規模命令データセットを生成する手法について検討する。 我々のデータセットは、知識集約型リーダーボードタスクと会話評価の両方で、WizardLMとUltrachatの両方に遭遇または超過します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 67.54980063851605
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Most public instruction finetuning datasets are relatively small compared to the closed source datasets used to train industry models. To study questions about finetuning at scale, such as curricula and learning rate cooldown schedules, there is a need for industrial-scale datasets. However, this scale necessitates a data generation process that is almost entirely automated. In this work, we study methods for generating large instruction datasets from a single prompt. With little human oversight, we get LLMs to write diverse sets of instruction examples ranging from simple completion tasks to complex multi-turn dialogs across a variety of subject areas. When finetuning a Llama-3 8B base model, our dataset meets or exceeds both WizardLM and Ultrachat on both knowledge-intensive leaderboard tasks as well as conversational evaluations. We release our dataset, the "generator" prompts that created it, and our finetuned model checkpoints.
• Abstract（参考訳）: ほとんどの公開命令微調整データセットは、業界モデルをトレーニングするために使用されるクローズドソースデータセットと比較して比較的小さい。 カリキュラムや学習速度の冷却スケジュールなど,スケールでの微調整に関する問題を研究するためには,産業規模のデータセットが必要である。 しかし、このスケールは、ほぼ完全に自動化されたデータ生成プロセスを必要とする。 本研究では,1つのプロンプトから大規模命令データセットを生成する手法について検討する。 人間の目で見れば、簡単な完了タスクから、様々な主題領域にわたる複雑なマルチターンダイアログまで、さまざまなインストラクションの例を書くことができます。 Llama-3 8Bベースモデルを微調整すると、私たちのデータセットは知識集約型リーダーボードタスクと会話評価の両方で、WizardLMとUltrachatの両方に遭遇または超過します。 私たちはデータセット、それを作った"ジェネレータ"プロンプト、そして微調整されたモデルチェックポイントをリリースします。

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