論文の概要: Less for More: Enhancing Preference Learning in Generative Language Models with Automated Self-Curation of Training Corpora

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.12799v1
• Date: Fri, 23 Aug 2024 02:27:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-26 16:09:18.664546
• Title: Less for More: Enhancing Preference Learning in Generative Language Models with Automated Self-Curation of Training Corpora
• Title（参考訳）: さらなる教訓:学習コーパスの自己計算を自動化した生成言語モデルにおける選好学習の促進
• Authors: JoonHo Lee, JuYoun Son, Juree Seok, Wooseok Jang, Yeong-Dae Kwon,
• Abstract要約: 言語における曖昧さは、より強化された言語モデルを開発する上での課題である。 本稿では,これらのデータセットを直接トレーニングしたプロキシモデルを活用することで,アノテーション付きデータセットを前処理するセルフキュレーション手法を提案する。 提案手法は,データセット内の曖昧なアノテーションを自動的に検出し,削除することにより,嗜好学習を強化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.008122785948581
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Ambiguity in language presents challenges in developing more enhanced language models, particularly in preference learning, where variability among annotators results in inconsistently annotated datasets used for model alignment. To address this issue, we introduce a self-curation method that preprocesses annotated datasets by leveraging proxy models trained directly on these datasets. Our method enhances preference learning by automatically detecting and removing ambiguous annotations within the dataset. The proposed approach is validated through extensive experiments, demonstrating a marked improvement in performance across various instruction-following tasks. Our work provides a straightforward and reliable method to overcome annotation inconsistencies, serving as an initial step towards the development of more advanced preference learning techniques.
• Abstract（参考訳）: 言語におけるあいまいさは、特に嗜好学習において、より強化された言語モデルを開発する際の課題を示し、アノテータ間のばらつきは、モデルアライメントに使用される無矛盾な注釈付きデータセットをもたらす。 この問題に対処するために、これらのデータセット上で直接訓練されたプロキシモデルを活用することにより、アノテーション付きデータセットを前処理するセルフキュレーション手法を導入する。 提案手法は,データセット内の曖昧なアノテーションを自動的に検出し,削除することにより,嗜好学習を強化する。 提案手法は広範囲な実験によって検証され、様々な命令追従タスクにおける性能が著しく向上したことを示す。 我々の研究は、アノテーションの不整合を克服する単純で信頼性の高い方法を提供し、より先進的な選好学習技術の開発に向けた最初のステップとなる。

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