論文の概要: Revealing the Inherent Instructability of Pre-Trained Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.02465v2
• Date: Sun, 16 Feb 2025 13:50:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-18 14:06:46.655468
• Title: Revealing the Inherent Instructability of Pre-Trained Language Models
• Title（参考訳）: 事前学習型言語モデルの創発的インストラクタビリティに関する研究
• Authors: Seokhyun An, Minji Kim, Hyounghun Kim,
• Abstract要約: 本稿では,RT(Response Tuning)が命令とそれに対応する対応マッピングを命令チューニングから取り除くことを示す。 実験の結果、RTは応答のみに基づいて訓練され、広範囲の指示に効果的に反応し、訓練対象に近づきやすいことを示すことができた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.504992236994697
• License:
• Abstract: Instruction tuning -- supervised fine-tuning using instruction-response pairs -- is a key step in making pre-trained large language models (LLMs) instructable. Meanwhile, LLMs perform multitask learning during their pre-training, acquiring extensive knowledge and capabilities. We hypothesize that the pre-training stage can enable them to develop the ability to comprehend and address instructions. To verify this, we propose Response Tuning (RT), which removes the instruction and its corresponding mapping to the response from instruction tuning. Instead, it focuses solely on establishing the response distribution. Our experiments demonstrate that RT models, trained only on responses, can effectively respond to a wide range of instructions and exhibit helpfulness approaching that of their instruction-tuned counterparts. In addition, we observe that the models can recognize and reject unsafe queries after learning the refusal conditions from training responses. Furthermore, we demonstrate that these observations also hold in an in-context learning setting. These findings support our hypothesis, highlighting the extensive inherent capabilities of pre-trained LLMs.
• Abstract（参考訳）: インストラクションチューニング -- 命令-レスポンスペアを使用した教師付き微調整 -- は、トレーニング済みの大規模言語モデル(LLM)をインストラクション可能にするための重要なステップである。 一方、LLMは事前学習中にマルチタスク学習を行い、幅広い知識と能力を得る。 我々は、事前学習段階が、命令を理解して対処する能力の開発を可能にすると仮定する。 これを検証するために、命令のチューニングから応答に対する命令と対応するマッピングを除去するResponse Tuning (RT)を提案する。 代わりに、応答分布の確立にのみ焦点をあてる。 実験により、RTモデルは応答のみに基づいて訓練され、広範囲の命令に効果的に応答し、訓練対象の命令に近づきやすいことを示す。 さらに,モデルがトレーニング応答から拒否条件を学習した後,安全でないクエリを認識・拒否できることを観察した。 さらに,これらの観察は文脈内学習環境においても有効であることを示す。 これらの知見は, 事前学習したLLMの広範な特性を浮き彫りにした仮説を裏付けるものである。

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