論文の概要: What are the Essential Factors in Crafting Effective Long Context Multi-Hop Instruction Datasets? Insights and Best Practices

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.01893v1
• Date: Tue, 3 Sep 2024 13:30:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-06 01:23:22.084464
• Title: What are the Essential Factors in Crafting Effective Long Context Multi-Hop Instruction Datasets? Insights and Best Practices
• Title（参考訳）: 効果的なロングコンテキストマルチホップインストラクションデータセット作成に必須の要素は何か? 洞察とベストプラクティス
• Authors: Zhi Chen, Qiguang Chen, Libo Qin, Qipeng Guo, Haijun Lv, Yicheng Zou, Wanxiang Che, Hang Yan, Kai Chen, Dahua Lin,
• Abstract要約: 拡張コンテキストウィンドウを持つLong Language Model (LLM) は、情報抽出、質問応答、複雑な計画シナリオなどのタスクを大幅に改善した。 既存のメソッドは通常、Self-Instructフレームワークを使用して、長いコンテキスト能力を改善するために命令チューニングデータを生成する。 本稿では,品質検証エージェント,シングルホップ質問生成エージェント,複数質問サンプリング戦略,マルチホップ質問マーガーエージェントを組み込んだマルチエージェント対話型マルチホップ生成フレームワークを提案する。 以上の結果から,我々の合成高品位長文指導データにより,多量の人体で訓練したモデルよりも,モデル性能が著しく向上することが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 91.71951459594074
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Recent advancements in large language models (LLMs) with extended context windows have significantly improved tasks such as information extraction, question answering, and complex planning scenarios. In order to achieve success in long context tasks, a large amount of work has been done to enhance the long context capabilities of the model through synthetic data. Existing methods typically utilize the Self-Instruct framework to generate instruction tuning data for better long context capability improvement. However, our preliminary experiments indicate that less than 35% of generated samples are multi-hop, and more than 40% exhibit poor quality, limiting comprehensive understanding and further research. To improve the quality of synthetic data, we propose the Multi-agent Interactive Multi-hop Generation (MIMG) framework, incorporating a Quality Verification Agent, a Single-hop Question Generation Agent, a Multiple Question Sampling Strategy, and a Multi-hop Question Merger Agent. This framework improves the data quality, with the proportion of high-quality, multi-hop, and diverse data exceeding 85%. Furthermore, we systematically investigate strategies for document selection, question merging, and validation techniques through extensive experiments across various models. Our findings show that our synthetic high-quality long-context instruction data significantly enhances model performance, even surpassing models trained on larger amounts of human-annotated data. Our code is available at: https://github.com/WowCZ/LongMIT.
• Abstract（参考訳）: 拡張コンテキストウィンドウを持つ大規模言語モデル(LLM)の最近の進歩は、情報抽出、質問応答、複雑な計画シナリオなどのタスクを大幅に改善した。 長期的コンテキストタスクの成功を達成するために、合成データを通じてモデルの長期的コンテキスト能力を高めるために、大量の作業が行われた。 既存のメソッドは通常、Self-Instructフレームワークを使用して、長いコンテキスト能力を改善するために命令チューニングデータを生成する。 しかし, 予備実験の結果, 生成サンプルの35%未満はマルチホップであり, 40%以上は品質が悪く, 包括的理解やさらなる研究が制限されていることがわかった。 合成データの質を向上させるために, 品質検証エージェント, シングルホップ質問生成エージェント, 複数質問サンプリング戦略, マルチホップ質問マーガーエージェントを組み込んだMIMG(Multi-agent Interactive Multi-hop Generation)フレームワークを提案する。 このフレームワークは、高品質、マルチホップ、多彩なデータの比率が85%を超え、データ品質を改善する。 さらに,様々なモデルを対象とした広範囲な実験を通じて,文書選択,質問マージ,検証手法の戦略を体系的に検討する。 以上の結果から,我々の合成した高品質な長文命令データにより,大量の人注データに基づいて訓練されたモデルよりも,モデル性能が著しく向上することが示唆された。 私たちのコードは、https://github.com/WowCZ/LongMIT.comで利用可能です。

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