大規模言語モデル用のデータセット：包括的な調査

Core Concepts

LLMデータセットの重要性と将来の研究への貢献

Abstract

この論文は、大規模言語モデル（LLM）の進歩において重要な役割を果たすLLMデータセットに焦点を当てています。様々な観点からLLMデータセットを包括的に整理し、現在の状況や将来のトレンドについて洞察を提供しています。444個のデータセットから成る統計情報が含まれ、8つの言語カテゴリと32の異なる領域がカバーされています。これらは20次元から成る情報を含んでおり、事前学習コーパスでは774.5 TB以上、その他のデータセットでは7億件以上がサーベイされました。

Stats

774.5 TB以上の事前学習コーパスと700M件以上のその他のデータセット
444個のデータセットから成る統計情報

Quotes

"Without high-quality datasets as the foundation, it is challenging to grow the tree of LLMs with flourishing branches and leaves."
"LLM datasets are not only categorized based on tasks but also have associations with different stages of LLMs."
"The composition and quality of these datasets profoundly influence the performance of LLMs."

Key Insights Distilled From

Datasets for Large Language Models

by Yang Liu,Jia... at arxiv.org 02-29-2024

https://arxiv.org/pdf/2402.18041.pdf

Deeper Inquiries

どうしてLLMデータセットは大規模言語モデルにとって重要ですか？

LLMデータセットは大規模言語モデル（Large Language Models）の訓練に不可欠な役割を果たします。これらのデータセットは、未ラベル化の膨大なテキスト情報から知識を獲得し、言語理解や生成能力を向上させる基盤となります。具体的に以下の点で重要性が示されます：

普遍性の提供: 膨大な量のテキスト情報がモデルに文法や意味、文脈情報をより良く学ばせることで、自然言語の普遍的理解力を高めます。
汎用化能力の向上: 様々なドメインやトピックから収集されたテキスト情報は、訓練中に広範囲な知識を取得させることで一般化能力を強化します。
パフォーマンスレベル向上: ドメイン特有の事前学習コーパスから知識導入することで、モデルが下流タスクで優れたパフォーマンスを発揮することが可能です。
多言語処理支援: 多言語コーパスへの組み込みは、異なる言語コンテキスト全体で表現内容把握し、クロスリンガルタスクへ向けて競争力ある機能開発促進します。
以上ようにLLMデータセットは、「silk purse out of a sow’s ear」という英国民間伝承では「豚耳からショップ袋」つまり「劣ったものでも素晴らしいもんじゃ」という意味合い通り、「質問応答」「読解」「文章生成」「文章分類性」等幅広いNLPタスク実行時および評価時性能改善及び拡充作業サポートする根本基盤確立役割果たす。

この論文が指摘するように、LLMデータセットは今後どう発展していく可能性がありますか？

この論文ではLLM関連5次元：Pre-training Corpora, Instruction Fine-tuning Datasets, Preference Datasets, Evaluation Datasets, Traditional NLP Datasetsそれぞれ細分題材整理・カテゴリー別概要提示した。また444種類性8種目32領域対象20次元情報含む公開利用可能関連リソース包括的レビュー提供した。その他774.5 TB超えPre-training corpora及700 M instances超え他Datasets統計値付与した。
今後同構造枠内更深掘り・精査活動推進しつつ新技術革新追求方針明確定義必要ありそうだ。「Data Selection」「Timeliness」「Quality Assessment」「Data Preprocessing」等面直面チャレンジ突き止め将来展望見出す一方、「Subdivision of Instruction Categories」「Domain Scarcity」「Quality Evaluation」等Instruction Fine-tuning段階問題点洗い出し品質評価手法改善着手必須。「Limited Availability of Resources」「Preference Evaluation Method Settings」等Preference Data段階限界克服方法考案成長道策定急務。「Establishment of Evaluation Datasets」「Addressing Evaluation Gaps」Evaluation Data段階評価Lücke補完アプローチ変更必要度注目集まっています。

大規模言語モデル開発における新たなアプローチや技術革新は何ですか？

最近数年間Deep Learning技術急速進歩並行してNLPフィールド巨万文字列Dataset徐々増加傾向見られています。例えばGPT-3 (OpenAI)登場以降ChatGPT (2022)公開され各種巨万文字列Modelオープンソース形式公表されました。RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback)広範採用及Model Evaluations微修正工程通じてMLMsパフォマンズ最適化成功実現しています。
これら成果背景主因素之一Datasets使用Training Testing MLMS Performance影響深刻度高まっています。「Task-centric construction」と「construction centered around tasks and stages」というDataset Development二つ側面変容明確浸透感じ取れます。旧来NLP Task Dataset〜Current LLM Dataset Evolutionary Process振返ろう:Semantic Analysis Machine Translation始まり1960s~1980s期初期Stage〜Message Understanding Conference(MUC)(Grishman Sundheim,1996)1987年始動Information Extraction Relation Extraction(RE)任務Dataset Scale相対小型人工Annotation方式主流だっただけでは無く2000年以降NLP Field持续传统任务语义结构同时转变对话系统(Dialogue Systems)(Paek et al.,2006;Yan et al.,2017;Devlin et al.,2019;Zhang et al.,2020b).Deep Learning台頭以后,NLP Dataset规模发生了变革，从规模更大，复杂度增加到多样性和挑战增加为止Comprehensive Performance Evaluations(Srivastava et al.,2023;Liang et al.,2023;Li et al.,2023n),Dialogue datasets(Zeng etal . , 2020 ; Yanget a l . , 2 023 b ; Dinget a l . , 2 023 ) ，Zero-shot Few-shot datasets(Hendrycks e t a l . ,2O21b ;Xueta1. ,2o21 ;Longpre eta1. ,2o23),Multilingualdatasets(Conneauetal.，2018；Siddhantetal.，202O；Costajuss`aetal．，22O22)，and others涌现而出By the endof
the year
16
【References】:
Touvron A.et.al.(2023). "The Pile." EleutherAI.
Ba˜n´on V.et.al.(2020)."ParaCrawl." Prompsit.
Eisele A.and Chen Y.(2010)."MultiUN."
Ziemski M.et.al.(2016)."UNCorpus v1.O."
Lauren¸con J.et.al.(222). "ROOTS." Hugging Face.
以上述三个问题回答如下：

Answer to question one goes here.

Answer to question two goes here.

Answer to question three goes here.