Core Concepts
ProSwitchは、専門的および非専門的なテキスト生成のための知識に基づいた言語モデルの微調整を改善します。
Abstract
Abstract:
大規模言語モデル(LLMs)は、テキスト要約や制御されたテキスト生成など、さまざまな言語アプリケーションで効果を示しています。
ProSwitchは、専門性と非専門性の両方の応答を生成する能力を備えた言語モデルに装備する方法論です。
Introduction:
LLMsは、自然言語タスクで優れた成績を収めており、特定のスタイルで回答を提供することが可能です。
Related Work:
テキストスタイル転送学習や制御可能なテキスト生成に関する過去の研究が存在します。
Proposed ProSwitch:
ProSwitchは3つの段階で展開されます:LLM拡張データ準備、多レベル指示チューニング、包括的評価。
Experiment and Analysis:
ProSwitchは他のドメインでも適応性があり、IT技術サポート分野でも高いパフォーマンスを発揮します。
Stats
Large Language Models (LLMs) have demonstrated efficacy in various linguistic applications.
Comparative analysis of ProSwitch against both general and specialized language models reveals outperformance.
ProSwitch significantly improves the style-switching ability over existing models.