論文の概要: Self-training Large Language Models through Knowledge Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.11275v2
• Date: Tue, 12 Nov 2024 17:37:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-13 13:17:27.340335
• Title: Self-training Large Language Models through Knowledge Detection
• Title（参考訳）: 知識検出による大規模言語モデルの自己学習
• Authors: Wei Jie Yeo, Teddy Ferdinan, Przemyslaw Kazienko, Ranjan Satapathy, Erik Cambria,
• Abstract要約: 大規模な言語モデル(LLM)は、ダウンストリームタスク間で印象的なパフォーマンスを達成するために、広範囲のラベル付きデータセットとトレーニング計算を必要とすることが多い。 本稿では,LLMが独自ラベルを自動でキュレートし,未知のデータサンプルを選択的に学習する自己学習パラダイムについて検討する。 経験的評価は、複数の被験者にまたがる世代における幻覚の減少に有意な改善を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.831873737733737
• License:
• Abstract: Large language models (LLMs) often necessitate extensive labeled datasets and training compute to achieve impressive performance across downstream tasks. This paper explores a self-training paradigm, where the LLM autonomously curates its own labels and selectively trains on unknown data samples identified through a reference-free consistency method. Empirical evaluations demonstrate significant improvements in reducing hallucination in generation across multiple subjects. Furthermore, the selective training framework mitigates catastrophic forgetting in out-of-distribution benchmarks, addressing a critical limitation in training LLMs. Our findings suggest that such an approach can substantially reduce the dependency on large labeled datasets, paving the way for more scalable and cost-effective language model training.
• Abstract（参考訳）: 大規模な言語モデル(LLM)は、ダウンストリームタスク間で印象的なパフォーマンスを達成するために、広範囲のラベル付きデータセットとトレーニング計算を必要とすることが多い。 本稿では, LLMが自己ラベルを自動でキュレートし, 参照レス整合性法による未知データサンプルを選択的に学習する自己学習パラダイムについて検討する。 経験的評価は、複数の被験者にまたがる世代における幻覚の減少に有意な改善を示した。 さらに、選択的なトレーニングフレームワークは、アウト・オブ・ディストリビューション・ベンチマークにおける破滅的な忘れを軽減し、LDMのトレーニングにおいて重要な制限に対処する。 この手法は,大規模ラベル付きデータセットへの依存性を大幅に低減し,よりスケーラブルで費用対効果の高い言語モデルトレーニングの道を開くことを示唆している。

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