論文の概要: IOPO: Empowering LLMs with Complex Instruction Following via Input-Output Preference Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.06208v2
• Date: Wed, 27 Nov 2024 07:29:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-28 15:24:32.180370
• Title: IOPO: Empowering LLMs with Complex Instruction Following via Input-Output Preference Optimization
• Title（参考訳）: IOPO:入力出力優先最適化による複雑な指示に従うLLMの強化
• Authors: Xinghua Zhang, Haiyang Yu, Cheng Fu, Fei Huang, Yongbin Li,
• Abstract要約: 本稿では,複雑な命令追従能力の向上と評価のためのベンチマークであるTRACEを紹介する。 また、入力と出力の両方の選好ペアを考慮に入れたIOPOを提案する。 ドメイン内データセットとドメイン外データセットの両方の実験により、IOPOの有効性が確認された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 74.34707794886751
• License:
• Abstract: In the realm of large language models (LLMs), the ability of models to accurately follow instructions is paramount as more agents and applications leverage LLMs for construction, where the complexity of instructions are rapidly increasing. However, on the one hand, there is only a certain amount of complex instruction evaluation data; on the other hand, there are no dedicated algorithms to improve the ability to follow complex instructions. To this end, this paper introduces TRACE, a benchmark for improving and evaluating the complex instructionfollowing ability, which consists of 120K training data and 1K evaluation data. Furthermore, we propose IOPO (Input-Output Preference Optimization) alignment method which takes both input and output preference pairs into consideration, where LLMs not only rapidly align with response preferences but also meticulously explore the instruction preferences. Extensive experiments on both in-domain and outof-domain datasets confirm the effectiveness of IOPO, showing 8.15%, 2.18% improvements on in-domain data and 6.29%, 3.13% on outof-domain data compared to SFT and DPO respectively.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の分野では、命令を正確に追従するモデルの能力が最重要である。 しかし、一方では複雑な命令評価データしか存在せず、一方、複雑な命令に従う能力を改善するための専用アルゴリズムは存在しない。 そこで本研究では,120Kトレーニングデータと1K評価データからなる複雑な命令追従能力の向上と評価のためのベンチマークであるTRACEを紹介する。 さらに,入力と出力の両方の優先ペアを考慮に入れたIOPOアライメント手法を提案する。 ドメイン内データセットとドメイン外データセットの両方に対する大規模な実験により、ICOの有効性が確認され、ドメイン内データに対して8.15%、ドメイン内データに対して2.18%、ドメイン外データに対して6.29%、DPOに対して3.13%が改善した。

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