論文の概要: $\textbf{Only-IF}$:Revealing the Decisive Effect of Instruction Diversity on Generalization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.04717v1
- Date: Fri, 18 Oct 2024 03:18:50 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-02 02:27:38.532825
- Title: $\textbf{Only-IF}$:Revealing the Decisive Effect of Instruction Diversity on Generalization
- Title（参考訳）: $\textbf{Only-IF}$:Revealing the Decisive Effect of Instruction Diversity on generalization
- Authors: Dylan Zhang, Justin Wang, Francois Charton,
- Abstract要約: トレーニングデータがセマンティックドメインで十分に分散されている場合、textbfonlyが$であることを示す。
例えば$textit$textbfspecialist$$と$textit$textbf generalist$$$モデルの微調整などです。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6958018695660049
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: Understanding and accurately following instructions is critical for large language models (LLMs) to be effective across diverse tasks. In this work, we rigorously examine the key factors that enable models to generalize to unseen instructions, providing insights to guide the collection of data for instruction-tuning. Through controlled experiments, inspired by the Turing-complete Markov algorithm, we demonstrate that such generalization $\textbf{only emerges}$ when training data is diversified enough across semantic domains. Our findings also reveal that merely diversifying within limited domains fails to ensure robust generalization. In contrast, cross-domain data diversification, even under constrained data budgets, significantly enhances a model's adaptability. We further extend our analysis to real-world scenarios, including fine-tuning of $\textit{$\textbf{specialist}$}$ and $\textit{$\textbf{generalist}$}$ models. In both cases, we demonstrate that 1) better performance can be achieved by increasing the diversity of an established dataset while keeping the data size constant, and 2) when scaling up the data, diversifying the semantics of instructions is more effective than simply increasing the quantity of similar data. Our research provides important insights for dataset collation, particularly when optimizing model performance by expanding training data for both specialist and generalist scenarios. We show that careful consideration of data diversification is key: training specialist models with data extending beyond their core domain leads to significant performance improvements, while generalist models benefit from diverse data mixtures that enhance their overall instruction-following capabilities across a wide range of applications. Our results highlight the critical role of strategic diversification and offer clear guidelines for improving data quality.
- Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)が様々なタスクにまたがって効果的であるためには、命令を理解し、正確に従うことが不可欠である。
本研究では,モデルが未知の命令を一般化するための鍵となる要素を厳格に検討し,インストラクションチューニングのためのデータの収集をガイドするための洞察を提供する。
チューリング完全マルコフアルゴリズムにインスパイアされた制御実験を通して、そのような一般化が$\textbf{only emerges}$であることを示す。
また、限られた領域内での多様化は、堅牢な一般化を保証するのに失敗することが明らかとなった。
対照的に、制約付きデータ予算の下でも、ドメイン間のデータの多様化はモデルの適応性を著しく向上させる。
分析をさらに現実世界のシナリオに拡張し、$\textit{$\textbf{specialist}$}$と$\textit{$\textbf{ generalist}$}$モデルの微調整を含む。
どちらの場合も、私たちはそれを証明します。
1)データサイズを一定に保ちながら、確立したデータセットの多様性を高め、より良いパフォーマンスを実現することができる。
2) データのスケールアップにおいて, 命令の意味を多様化することは, 類似データの量を増やすことよりも効果的である。
我々の研究は、特にモデルパフォーマンスを最適化する際に、専門家とジェネラリストの両方のシナリオでトレーニングデータを拡張する際に、データセットの照合に重要な洞察を提供する。
コアドメインを超えてデータを拡張したトレーニングスペシャリストモデルは、パフォーマンスが大幅に向上する一方、ジェネラリストモデルは、幅広いアプリケーションにまたがる全体的な命令追従能力を向上する多様なデータミックスの恩恵を受ける。
以上の結果から, 戦略的多様化の重要な役割を強調し, データ品質向上のための明確なガイドラインを提供する。
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