論文の概要: Data Quality Control in Federated Instruction-tuning of Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.11540v1
• Date: Tue, 15 Oct 2024 12:14:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-16 14:01:31.138328
• Title: Data Quality Control in Federated Instruction-tuning of Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルのフェデレーション学習におけるデータ品質制御
• Authors: Yaxin Du, Rui Ye, Fengting Yuchi, Wanru Zhao, Jingjing Qu, Yanfeng Wang, Siheng Chen,
• Abstract要約: データ品質制御(FedDQC)を備えた大規模言語モデル(LLM)のフェデレーション・インストラクション・チューニングの新しいフレームワークを提案する。 提案手法では,各クライアントの命令応答アライメント(IRA)を評価するための効率的なメトリクスを導入し,単一ショット推論によるノイズの多いデータを同定する。 我々は4つの合成データセットと実世界のデータセットについて広範な実験を行い、この手法を集中的な設定から適応したベースラインと比較した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.29678396558287
• License:
• Abstract: By leveraging massively distributed data, federated learning (FL) enables collaborative instruction tuning of large language models (LLMs) in a privacy-preserving way. While FL effectively expands the data quantity, the issue of data quality remains under-explored in the current literature on FL for LLMs. To address this gap, we propose a new framework of federated instruction tuning of LLMs with data quality control (FedDQC), which measures data quality to facilitate the subsequent filtering and hierarchical training processes. Our approach introduces an efficient metric to assess each client's instruction-response alignment (IRA), identifying potentially noisy data through single-shot inference. Low-IRA samples are potentially noisy and filtered to mitigate their negative impacts. To further utilize this IRA value, we propose a quality-aware hierarchical training paradigm, where LLM is progressively fine-tuned from high-IRA to low-IRA data, mirroring the easy-to-hard learning process. We conduct extensive experiments on 4 synthetic and a real-world dataset, and compare our method with baselines adapted from centralized setting. Results show that our method consistently and significantly improves the performance of LLMs trained on mix-quality data in FL.
• Abstract（参考訳）: 膨大な分散データを活用することにより、フェデレートドラーニング(FL)は、プライバシ保存方式で大規模言語モデル(LLM)の協調的な命令チューニングを可能にする。 FLはデータ量を効果的に拡大するが、LLMのFLに関する現在の文献では、データ品質の問題はまだ未解決のままである。 このギャップに対処するために,データ品質制御(FedDQC)を用いたLLMのフェデレーション・インストラクション・チューニング手法を提案する。 提案手法では,各クライアントの命令応答アライメント(IRA)を評価するための効率的なメトリクスを導入し,単一ショット推論によるノイズの多いデータを同定する。 低IRAサンプルはうるさい可能性があり、その負の影響を軽減するためにフィルターされる。 このIRA値をさらに活用するために,LLMを高IRAデータから低IRAデータへ段階的に微調整し,難易度学習プロセスを反映した品質意識の階層的学習パラダイムを提案する。 我々は4つの合成データセットと実世界のデータセットについて広範な実験を行い、この手法を集中的な設定から適応したベースラインと比較した。 その結果,本手法はFLの混合品質データに基づいて学習したLLMの性能を連続的に,かつ著しく向上させることがわかった。

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