toplogo
자원
로그인

SELECTLLM: Effective Unlabeled Instruction Selection with LLMs


핵심 개념
SELECTLLM introduces a framework leveraging LLMs to effectively select unlabeled instructions, outperforming traditional methods in instruction tuning benchmarks.
요약
Creating diverse and high-quality instruction datasets is costly. Synthetic datasets by LLMs contain low-quality data. SELECTLLM offers an alternative framework for selecting unlabeled instructions effectively. Divides dataset into subsets for diverse queries and prompts LLMs for selection. Outperforms state-of-the-art methods in instruction tuning benchmarks. Demonstrates consistency across human and synthetic datasets. Shows better cross-dataset generalization and response quality. Provides adaptability for specific user needs.
통계
Instruction tuning benefits from large and diverse datasets. Synthetic datasets by LLMs have partly solved the issue of high cost in creating datasets. SELECTLLM matches or outperforms other methods in instruction tuning benchmarks.
인용구
"SELECTLLM introduces an alternative framework that leverages the capabilities of LLMs to more effectively select unlabeled instructions." "SELECTLLM consistently outperforms other methods in the Dolly dataset, maintaining a lead with an average improvement of 2.6% in Rouge Score and 3% in Cosine Similarity across all sample sizes."

에서 추출된 핵심 인사이트

by Ritik Sachin... 에서 arxiv.org 03-07-2024

https://arxiv.org/pdf/2401.16553.pdf
SelectLLM

더 깊은 문의

어떻게 LLMs를 데이터 선택에 활용하는 비용을 완화할 수 있을까요?

LLMs를 데이터 선택에 활용하는 비용을 완화하는 한 가지 방법은 효율적인 샘플링 전략을 사용하는 것입니다. 예를 들어, SELECTLLM과 같은 방법을 사용하여 LLMs가 가장 유용한 데이터를 선택하도록 하는 것은 비용을 절감하고 효율적인 데이터 선택을 가능하게 합니다. 또한, 더 효율적인 하드웨어 및 병렬 처리 기술을 활용하여 연산 비용을 최적화하는 것도 중요합니다.

What are the scalability challenges of SELECTLLM when dealing with exceptionally large datasets

SELECTLLM이 대규모 데이터셋을 처리할 때 직면하는 확장성 도전 과제는 주로 연산 및 메모리 요구 사항에 관련됩니다. 특히 대규모 데이터셋을 처리할 때 발생하는 연산 병목 현상과 메모리 부족 문제를 극복해야 합니다. 이를 해결하기 위해 분산 컴퓨팅 및 클라우드 컴퓨팅과 같은 기술을 활용하여 데이터 처리 및 모델 훈련을 병렬화하고 최적화하는 것이 중요합니다.

How can bias be minimized in the selection of instructions by LLMs in the framework

LLMs가 프레임워크에서 지시사항을 선택할 때 편향을 최소화하기 위해선 몇 가지 접근 방법을 고려할 수 있습니다. 먼저, 입력 프롬프트를 신중하게 설계하여 특정 편향이나 선입견을 방지할 수 있습니다. 또한, 다양한 데이터 소스를 사용하여 다양성을 확보하고 편향을 줄이는 것이 중요합니다. 또한, 모델 훈련 및 선택 프로세스에서 투명성과 공정성을 유지하고 모델의 의사 결정 과정을 명확히하는 것이 편향을 최소화하는 데 도움이 될 수 있습니다.
0