論文の概要: DONOD: Robust and Generalizable Instruction Fine-Tuning for LLMs via Model-Intrinsic Dataset Pruning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.14810v1
• Date: Mon, 21 Apr 2025 02:25:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-29 19:54:07.480987
• Title: DONOD: Robust and Generalizable Instruction Fine-Tuning for LLMs via Model-Intrinsic Dataset Pruning
• Title（参考訳）: DONOD:モデル固有のデータセット・プルーニングによるLLMのロバストかつ一般化可能なインストラクションファインタニング
• Authors: Jucheng Hu, Surong Yang, Dongzhan Zhou, Lijun Wu,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)のアドホック命令の微調整は、ドメイン固有の適応に広く採用されている。 本研究では,軽量なモデル固有データ解析手法であるDONODを提案する。 完全なデータセットの70%をフィルタリングすることで、ターゲットドメインの精度を14.90%、クロスドメインの精度を5.67%向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.704995231753397
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Ad-hoc instruction fine-tuning of large language models (LLMs) is widely adopted for domain-specific adaptation. While domain-specific supervised fine-tuning (SFT) is effective and efficient, it often weakens cross-domain generalization and struggles with noisy training data. To address these challenges, we propose DONOD, a lightweight model-intrinsic data pruning method. Our approach evaluates data using two model-parameter-based metrics: Delta of Norm (DON), which captures the cumulative influence on model weights, and Norm of Delta (NOD), which quantifies weight instability. Moreover, by employing the Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) algorithm, we effectively filter noisy, unlearnable, and generalization-harming samples without relying on auxiliary models during the SFT process. Experiments on mathematical tasks demonstrate that data selected by DONOD achieve superior fine-tuning efficiency and improved robustness against noisy data. By filtering out 70% of the full dataset, we improve target-domain accuracy by 14.90% and cross-domain accuracy by 5.67%. Meanwhile, our selected data present superior cross-architecture generalization. Data pruned by smaller models (e.g., Llama 3.1-8B) generalize effectively on larger models (e.g., Llama 2-13B). Compared to existing related methodologies, DONOD demonstrates comparable or superior performance while remaining dataset-agnostic, enabling broader applicability.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)のアドホック命令の微調整は、ドメイン固有の適応に広く採用されている。 ドメイン固有の教師付き微調整(SFT)は効率的かつ効率的であるが、ドメイン間の一般化を弱め、ノイズの多いトレーニングデータに苦慮することが多い。 これらの課題に対処するため,本研究では,軽量なモデル固有のデータ解析手法であるDONODを提案する。 提案手法は,モデルパラメータに基づく2つの指標を用いて,モデルウェイトに対する累積的な影響を捉えるNorm of Norm (DON) と,重量不安定性を定量化するNorm of Delta (NOD) を用いてデータを評価する。 さらに,TOPSISアルゴリズムを用いて,SFTプロセス中に補助モデルに頼らずに,雑音,学習不能,一般化ハーミングサンプルを効果的にフィルタリングする。 DONODによって選択されたデータは、より優れた微調整効率と、ノイズの多いデータに対する堅牢性を実現することを示す数学的タスクの実験を行った。 完全なデータセットの70%をフィルタリングすることで、ターゲットドメインの精度を14.90%、クロスドメインの精度を5.67%向上させる。 一方、我々の選択したデータは、より優れたクロスアーキテクチャの一般化を示す。 より小さなモデル(例えば、Llama 3.1-8B)で処理されたデータは、より大きなモデル(例えば、Llama 2-13B)で効果的に一般化される。 既存の関連する方法論と比較して、DONODはデータセットに依存しないまま、同等または優れたパフォーマンスを示し、より広範な適用性を実現している。

関連論文リスト

• Towards Robust Universal Information Extraction: Benchmark, Evaluation, and Solution [66.11004226578771]
  既存の堅牢なベンチマークデータセットには2つの重要な制限がある。 単一の情報抽出(IE)タスクに対して、限られた範囲の摂動しか生成しない。 LLM(Large Language Models)の強力な生成機能を考慮すると、ruIE-Benchと呼ばれるRobust UIEのための新しいベンチマークデータセットを導入する。 データのうち、 textbf15% しかトレーニングしない場合、3つの IE タスクに対して、平均 textbf7.5% の相対的なパフォーマンス改善につながることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-05T05:39:29Z)
• A Scalable Approach to Covariate and Concept Drift Management via Adaptive Data Segmentation [0.562479170374811]
  多くの現実世界のアプリケーションでは、継続的機械学習(ML)システムは不可欠だが、データドリフトが困難である。 伝統的なドリフト適応法は典型的にはアンサンブル技術を用いてモデルを更新し、しばしばドリフトされた歴史データを破棄する。 ドリフトしたデータをモデルトレーニングプロセスに明示的に組み込むことは、モデルの精度と堅牢性を大幅に向上させる、と我々は主張する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-23T17:35:23Z)
• When to Trust Your Data: Enhancing Dyna-Style Model-Based Reinforcement Learning With Data Filter [7.886307329450978]
  ダイナスタイルのアルゴリズムは、推定環境モデルからのシミュレーションデータを用いてモデルフリートレーニングを加速することにより、2つのアプローチを組み合わせる。 これまでの作業では、モデルアンサンブルを使用したり、実際の環境から収集されたデータで推定されたモデルを事前訓練することで、この問題に対処している。 本研究では,実環境において収集したデータから大きく分岐する推定モデルからシミュレーションデータを除去するアウト・オブ・ディストリビューションデータフィルタを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-16T01:49:03Z)
• Adaptive Data Optimization: Dynamic Sample Selection with Scaling Laws [59.03420759554073]
  本稿では,オンライン手法でデータ分散を最適化するアルゴリズムであるAdaptive Data Optimization (ADO)を導入する。 ADOは外部の知識やプロキシモデル、モデル更新の変更を必要としない。 ADOは、ドメインごとのスケーリング法則を使用して、トレーニング中の各ドメインの学習ポテンシャルを推定し、データ混合を調整する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-15T17:47:44Z)
• LESS: Selecting Influential Data for Targeted Instruction Tuning [64.78894228923619]
  本稿では,データの影響を推定し,命令データ選択のための低ランクグレーディエント類似度探索を行うアルゴリズムであるLESSを提案する。 LESS選択したデータの5%のトレーニングは、さまざまなダウンストリームタスクにわたる完全なデータセットでのトレーニングよりも優れています。 我々の方法は、意図した下流アプリケーションに必要な推論スキルを識別するために、表面的なフォームキューを超えています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-06T19:18:04Z)
• AutoFT: Learning an Objective for Robust Fine-Tuning [60.641186718253735]
  ファンデーションモデルは、微調整によって下流タスクに適応できるリッチな表現をエンコードする。 手作り正則化技術を用いた頑健な微調整への最近のアプローチ 我々は、堅牢な微調整のためのデータ駆動型アプローチであるAutoFTを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-18T18:58:49Z)
• Functional Graphical Models: Structure Enables Offline Data-Driven Optimization [111.28605744661638]
  構造がサンプル効率のよいデータ駆動最適化を実現する方法を示す。 また、FGM構造自体を推定するデータ駆動最適化アルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-08T22:33:14Z)
• Breaking Boundaries: Balancing Performance and Robustness in Deep Wireless Traffic Forecasting [11.029214459961114]
  正確性と堅牢性の間のトレードオフのバランスをとることは、時系列予測における長年の課題である。 本研究では,様々な摂動シナリオを考察し,実世界の通信データを用いた敵攻撃に対する防御機構を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-16T11:10:38Z)
• Fairer and More Accurate Tabular Models Through NAS [14.147928131445852]
  本稿では,多目的ニューラルアーキテクチャサーチ (NAS) とハイパーパラメータ最適化 (HPO) を,表データの非常に困難な領域への最初の応用として提案する。 我々はNASで精度のみに最適化されたモデルが、本質的に公正な懸念に対処できないことをしばしば示している。 公平性、正確性、あるいは両方において、最先端のバイアス緩和手法を一貫して支配するアーキテクチャを作成します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-18T17:56:24Z)
• Hyperparameter-free Continuous Learning for Domain Classification in Natural Language Understanding [60.226644697970116]
  ドメイン分類は自然言語理解(NLU)の基本課題である 既存の継続的な学習アプローチの多くは、低い精度とパフォーマンスの変動に悩まされている。 本研究では,テキストデータに対するパラメータフリー連続学習モデルを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-05T02:46:16Z)
• Robust Optimal Transport with Applications in Generative Modeling and Domain Adaptation [120.69747175899421]
  ワッサーシュタインのような最適輸送(OT)距離は、GANやドメイン適応のようないくつかの領域で使用されている。 本稿では,現代のディープラーニングアプリケーションに適用可能な,ロバストなOT最適化の計算効率のよい2つの形式を提案する。 提案手法では, ノイズの多いデータセット上で, 外部分布で劣化したGANモデルをトレーニングすることができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-12T17:13:40Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。