SELECTLLM: Effective Selection of Unlabeled Instructions for Annotation by LLMs

核心概念

LLMs can effectively select important unlabelled instructions for annotation, improving instruction tuning benchmarks.

摘要

SELECTLLM introduces a framework leveraging LLM capabilities to select unlabeled instructions efficiently. It outperforms other methods in instruction tuning benchmarks, showing consistency across datasets and better cross-dataset generalization. The framework allows for customization and enhances model performance. Experiments demonstrate SELECTLLM's effectiveness in selecting high-quality data for training language models.

統計資料

SELECTLLM consistently outperforms other methods in the Dolly dataset, with an average improvement of 2.6% in Rouge Score and 3% in Cosine Similarity across all sample sizes.
SELECTLLM shows strength particularly at the 1k and 3k sample sizes in the Cleaned Alpaca dataset, outperforming others on the cosine similarity metric.
Models trained on Dolly samples using various sampling techniques generalize well to Cleaned Alpaca data, with SELECTLLM showing a 10% performance improvement on the test set.

引述

從以下內容提煉的關鍵洞見

SelectLLM

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

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

深入探究

質問1

LLM（例えばChatGPT）をデータ選択に利用する際のコストを軽減する方法は何ですか？
LLMをデータ選択に使用することで発生するコストは重要な懸念事項です。このコストを軽減するために、以下の方法が考えられます：

サンプリング戦略の最適化: LLMを使用して効果的なサンプルだけを選択し、無駄な計算や処理時間を削減します。
アクティブラーニング: モデルが自律的に学習し、より多くの有益な情報から学習できるように設計されたアクティブラーニング手法を導入します。
モデル圧縮技術: LLMのモデルサイズやリソース使用量を最適化し、効率的な動作と低いコストで実行可能性を高めます。
これらの手法は、LLMによるデータ選択プロセス全体の効率性向上とコスト削減に貢献します。

質問2

SELECTLLMが非常に大規模なデータセットやリアルタイムデータ注釈処理時に直面する拡張性上の課題は何ですか？
SELECTLLMが大規模なデータセットやリアルタイム処理時に直面する主要課題は次の通りです：

計算資源への負荷: 大規模なデータセットでは計算資源への負荷が増加し、処理時間やメモリ使用量が増加します。これらの課題は十分なインフラと高度な並列処理能力が必要です。
スケーラビリティー: SELECTLLMは大規模かつ多様な指示文から有効性あるものだけを選択しなければいけません。このプロセスはスケールさせる際、複雑さと時間的制約から困難さも伴います。
精度と信頼性確保: 大規模かつダイナミックな環境下で正確で信頼性ある結果を得るため、システム全体および各段階で品質管理・監査メカニズムが必要不可欠です。
これら課題へ対応すべく十分検討されたインフラ整備や技術革新等が求められます。

質問3

特定指示文（instructions） を選択した際LMM 由来バイアス（bias） の影響及ぼすこと防止策
特定指示文（instructions） 選別時LMM 由来バイアス（bias） の影響及ぼすこと防止策
特定指示文（instructions） 達成公平無偏意思決定プロセッシング保護採用方策提案ください
特定指示文（instructions） 達成公平無偏意思決定プロセッシング保護採用方策提案ください
LMM 由来バイアス （bias) 対応対策:
1.トレーニング デーガード：トレーニング フェース中途半端また完了後期間内周期 的評価実施　予想外振舞パフォマン ス変動迅速発見修正改善目的
2.ダウンサンピグ：ランダム サンピグ代わり系統立て られた アクチブ レニング 手法 導入　一部 分 情報取捨 倫 知識補足 学継才能向上
3.エキュート エキュート コントロール
: 入出力 制限 定義明記 目的関連以外情報排除 不当干与排除
4.ポジショニグ コントロール
: 各種条件同じ条件下比較評価 可能 操作者倫知識差異 幅広範囲反映
以上 提案内容参考ください