論文の概要: Investigating Public Fine-Tuning Datasets: A Complex Review of Current Practices from a Construction Perspective
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.08475v1
- Date: Thu, 11 Jul 2024 13:11:16 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-12 17:29:40.194459
- Title: Investigating Public Fine-Tuning Datasets: A Complex Review of Current Practices from a Construction Perspective
- Title（参考訳）: 公共ファインチューニングデータセットの調査:建設の視点から
- Authors: Runyuan Ma, Wei Li, Fukai Shang,
- Abstract要約: 本稿では、データ構築の観点から、現在の公開微調整データセットをレビューする。
このレビューでは、進化と分類の2つの側面から、パブリックな微調整データセットの概要を述べる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.12587313410587
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: With the rapid development of the large model domain, research related to fine-tuning has concurrently seen significant advancement, given that fine-tuning is a constituent part of the training process for large-scale models. Data engineering plays a fundamental role in the training process of models, which includes data infrastructure, data processing, etc. Data during fine-tuning likewise forms the base for large models. In order to embrace the power and explore new possibilities of fine-tuning datasets, this paper reviews current public fine-tuning datasets from the perspective of data construction. An overview of public fine-tuning datasets from two sides: evolution and taxonomy, is provided in this review, aiming to chart the development trajectory. Construction techniques and methods for public fine-tuning datasets of Large Language Models (LLMs), including data generation and data augmentation among others, are detailed. This elaboration follows the aforementioned taxonomy, specifically across demonstration, comparison, and generalist categories. Additionally, a category tree of data generation techniques has been abstracted in our review to assist researchers in gaining a deeper understanding of fine-tuning datasets from the construction dimension. Our review also summarizes the construction features in different data preparation phases of current practices in this field, aiming to provide a comprehensive overview and inform future research. Fine-tuning dataset practices, encompassing various data modalities, are also discussed from a construction perspective in our review. Towards the end of the article, we offer insights and considerations regarding the future construction and developments of fine-tuning datasets.
- Abstract（参考訳）: 大規模なモデルドメインの急速な発展に伴い、ファインチューニングに関する研究は大規模モデルのトレーニングプロセスにおいて、ファインチューニングが重要な部分を占めることを考えると、同時に顕著な進展が見られた。
データエンジニアリングは、データインフラストラクチャやデータ処理などを含むモデルのトレーニングプロセスにおいて、基本的な役割を果たす。
微調整中のデータも同様に、大きなモデルの基盤を形成する。
本論文は、データ構築の観点から、現在公開されている微調整データセットのパワーを取り入れ、新たな可能性を探るため、現在の微調整データセットをレビューする。
進化と分類という2つの側面から得られた公的な微調整データセットの概要を概説し,開発軌跡のグラフ化をめざした。
大規模言語モデル(LLM)の公開微調整データセットの構築手法と手法について詳述する。
この実験は前述の分類学、特に実演、比較、一般論のカテゴリーを踏襲している。
さらに,データ生成手法のカテゴリツリーを概説し,構築次元から微調整データセットの理解を深める支援を行った。
また,本分野における現在の実践の異なるデータ準備段階における構築の特徴を概観し,今後の研究の概観と情報提供をめざして概説した。
各種データモダリティを包含した微調整データセットの実践についても,本レビューで構築の観点から論じる。
この記事の終わりに向けて、我々は微調整データセットの構築と開発について、洞察と考察を行う。
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