Fugu-MT 論文翻訳(概要): Rephrase and Contrast: Fine-Tuning Language Models for Enhanced Understanding of Communication and Computer Networks

論文の概要: Rephrase and Contrast: Fine-Tuning Language Models for Enhanced Understanding of Communication and Computer Networks

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.19007v2
Date: Sat, 19 Oct 2024 09:14:42 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-11-06 05:00:47.395100
Title: Rephrase and Contrast: Fine-Tuning Language Models for Enhanced Understanding of Communication and Computer Networks
Title（参考訳）: リフレーズとコントラスト:コミュニケーションとコンピュータネットワークの理解を深めるための微調整言語モデル
Authors: Liujianfu Wang, Yuyang Du, Jingqi Lin, Kexin Chen, Soung Chang Liew,
Abstract要約: 本稿では,効率的な微調整フレームワークであるRephrase and Contrast(RaC)フレームワークについて紹介する。 RaCは質問の修正と対照的な分析を取り入れることでLLMの理解と批判的思考能力を高める。本稿では,RaC微調整のためのデータセットを効率的に構築するために,高品質な質問応答対を生成するためのGPT支援データマイニング法を開発した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 13.829525575305206
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Large language models (LLMs) are being widely researched across various disciplines, with significant recent efforts focusing on adapting LLMs for understanding of how communication networks operate. However, over-reliance on prompting techniques hinders the full exploitation of the generalization ability of these models, and the lack of efficient fine-tuning methods prevents the full realization of lightweight LLMs' potential. This paper addresses these challenges by introducing our Rephrase and Contrast (RaC) framework, an efficient fine-tuning framework. RaC enhances LLMs' comprehension and critical thinking abilities by incorporating question reformulation and contrastive analysis of correct and incorrect answers during the fine-tuning process. Experimental results demonstrate a 63.73% accuracy improvement over the foundational model when tested on a comprehensive networking problem set. Moreover, to efficiently construct the dataset for RaC fine-tuning, we develop a GPT-assisted data mining method for generating high-quality question-answer (QA) pairs; furthermore, we introduce ChoiceBoost, a data augmentation technique that expands dataset size while reducing answer-order bias. Apart from these technical innovations, we contribute to the networking community by open-sourcing valuable research resources, including: 1) the fine-tuned networking model referred to as RaC-Net, 2) the training dataset used for fine-tuning the model, 3) three testing problem sets of different difficulties to serve as benchmarks for future research, and 4) code associated with the above resources.
Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は様々な分野において広く研究されており、通信ネットワークの動作の理解にLLMを適用することに注力している。しかし、プロンプト技術への過度な依存は、これらのモデルの一般化能力のフル活用を妨げるとともに、効率的な微調整手法の欠如が軽量LLMのポテンシャルのフル実現を妨げている。本稿では,効率的な微調整フレームワークであるRephrase and Contrast(RaC)フレームワークを導入することで,これらの課題に対処する。 RaCは、質問の修正と、微調整過程における正解と誤解の対比分析を取り入れることで、LLMの理解と批判的思考能力を高める。実験結果から,ネットワークの包括的問題に対して,基礎モデルよりも63.73%の精度向上が得られた。さらに,RaCファインチューニングのためのデータセットを効率的に構築するために,高品質な質問応答(QA)ペアを生成するためのGPT支援データマイニング手法を開発し,さらに,回答順序バイアスを低減しつつデータセットサイズを拡大するChoiceBoostを導入する。これらの技術革新とは別に、我々は、以下を含む貴重な研究資源をオープンソース化することによって、ネットワークコミュニティに貢献する。 1)RaC-Netと呼ばれる微調整ネットワークモデル 2 模型の微調整に用いる訓練データセット 3 将来の研究のベンチマークとなるための異なる課題の3 つのテスト問題セット。 4) 上記のリソースに関連付けられたコード。

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