Fugu-MT 論文翻訳(概要): SELF-GUIDE: Better Task-Specific Instruction Following via Self-Synthetic Finetuning

論文の概要: SELF-GUIDE: Better Task-Specific Instruction Following via Self-Synthetic Finetuning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.12874v1
Date: Tue, 16 Jul 2024 04:41:58 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-19 20:02:37.889472
Title: SELF-GUIDE: Better Task-Specific Instruction Following via Self-Synthetic Finetuning
Title（参考訳）: SELF-GUIDE: 自己合成ファインタニングによるタスク特定指導の改善
Authors: Chenyang Zhao, Xueying Jia, Vijay Viswanathan, Tongshuang Wu, Graham Neubig,
Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、適切な自然言語プロンプトを提供する際に、多様なタスクを解決するという約束を持っている。学生LLMからタスク固有の入出力ペアを合成する多段階メカニズムであるSELF-GUIDEを提案する。ベンチマークの指標から,分類タスクに約15%,生成タスクに18%の絶対的な改善を報告した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 70.21358720599821
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Large language models (LLMs) hold the promise of solving diverse tasks when provided with appropriate natural language prompts. However, prompting often leads models to make predictions with lower accuracy compared to finetuning a model with ample training data. On the other hand, while finetuning LLMs on task-specific data generally improves their performance, abundant annotated datasets are not available for all tasks. Previous work has explored generating task-specific data from state-of-the-art LLMs and using this data to finetune smaller models, but this approach requires access to a language model other than the one being trained, which introduces cost, scalability challenges, and legal hurdles associated with continuously relying on more powerful LLMs. In response to these, we propose SELF-GUIDE, a multi-stage mechanism in which we synthesize task-specific input-output pairs from the student LLM, then use these input-output pairs to finetune the student LLM itself. In our empirical evaluation of the Natural Instructions V2 benchmark, we find that SELF-GUIDE improves the performance of LLM by a substantial margin. Specifically, we report an absolute improvement of approximately 15% for classification tasks and 18% for generation tasks in the benchmark's metrics. This sheds light on the promise of self-synthesized data guiding LLMs towards becoming task-specific experts without any external learning signals.
Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、適切な自然言語プロンプトを提供する際に、多様なタスクを解決するという約束を持っている。しかしながら、モデルのプロンプトは、十分なトレーニングデータでモデルを微調整するよりも、精度の低い予測をすることがしばしばある。一方、タスク固有のデータ上でのLCMの微調整は、一般的にそのパフォーマンスを改善するが、豊富な注釈付きデータセットは全てのタスクで利用できない。従来の研究では、最先端のLLMからタスク固有のデータを生成して、このデータを使ってより小さなモデルを微調整する方法が検討されてきたが、このアプローチでは、トレーニング対象以外の言語モデルへのアクセスが必要となり、コスト、スケーラビリティの課題、より強力なLLMに継続的に依存する法的なハードルがもたらされる。これに対応して,学生LLMからタスク固有の入出力ペアを合成し,これらの入出力ペアを用いて学生LLM自体を微調整する多段階メカニズムであるSELF-GUIDEを提案する。本研究では,Natural Instructions V2ベンチマークを実証的に評価した結果,SELF-GUIDEによりLLMの性能が大幅に向上することが確認された。具体的には,分類タスクが約15%,生成タスクが18%の絶対的な改善をベンチマークの指標で報告する。このことは、LLMが外部の学習信号なしでタスク固有の専門家になるための自己合成データの約束に光を当てている。

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