論文の概要: Self-play with Execution Feedback: Improving Instruction-following Capabilities of Large Language Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.13542v1
- Date: Wed, 19 Jun 2024 13:29:53 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-21 19:43:36.532270
- Title: Self-play with Execution Feedback: Improving Instruction-following Capabilities of Large Language Models
- Title（参考訳）: 実行フィードバックによるセルフプレイ:大規模言語モデルの指示追従能力の向上
- Authors: Guanting Dong, Keming Lu, Chengpeng Li, Tingyu Xia, Bowen Yu, Chang Zhou, Jingren Zhou,
- Abstract要約: トレーニングデータを自動的に生成する最初のスケーラブルで信頼性の高いAutoIFを導入する。
AutoIFは命令追従データ品質の検証をコード検証に変換する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 54.14602121129874
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: One core capability of large language models (LLMs) is to follow natural language instructions. However, the issue of automatically constructing high-quality training data to enhance the complex instruction-following abilities of LLMs without manual annotation remains unresolved. In this paper, we introduce AutoIF, the first scalable and reliable method for automatically generating instruction-following training data. AutoIF transforms the validation of instruction-following data quality into code verification, requiring LLMs to generate instructions, the corresponding code to check the correctness of the instruction responses, and unit test samples to verify the code's correctness. Then, execution feedback-based rejection sampling can generate data for Supervised Fine-Tuning (SFT) and Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) training. AutoIF achieves significant improvements across three training algorithms, SFT, Offline DPO, and Online DPO, when applied to the top open-source LLMs, Qwen2 and LLaMA3, in self-alignment and strong-to-weak distillation settings. Our code is publicly available at https://github.com/QwenLM/AutoIF.
- Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)のコア機能のひとつは、自然言語命令に従うことだ。
しかし、手動のアノテーションを使わずにLLMの複雑な命令追従能力を高めるために、高品質なトレーニングデータを自動的に構築するという問題は未解決のままである。
本稿では,命令追従学習データを自動的に生成する最初のスケーラブルで信頼性の高い手法であるAutoIFを紹介する。
AutoIFは命令追従データ品質の検証をコード検証に変換し、命令を生成するためにLCM、命令応答の正しさをチェックするための対応するコード、コードの正しさを検証するための単体テストサンプルを生成する。
そして、実行フィードバックに基づく拒否サンプリングにより、監視された微調整(SFT)と人間フィードバック(RLHF)トレーニングからの強化学習のためのデータを生成することができる。
AutoIFは、SFT、オフラインDPO、オンラインDPOの3つのトレーニングアルゴリズムにおいて、自己調整と強弱蒸留設定において、トップオープンソースLLM、Qwen2、LLaMA3に適用することで、大幅な改善を実現している。
私たちのコードはhttps://github.com/QwenLM/AutoIF.comで公開されています。
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