ідея - Machine Learning - # Instruction Tuning Framework for LLMs

LLaMoCo: Instruction Tuning Framework for Large Language Models in Optimization Code Generation

Q: How does the contrastive warm-up strategy impact the convergence behavior of fine-tuned LLMs

コントラスティブウォームアップ戦略は、ファインチューニングされたLLMの収束挙動にどのような影響を与えるでしょうか？この戦略は、異なる問題文が同じ望ましい最適化プログラムを共有する場合に、それらの問題文の潜在空間表現を整列させることでクロスモーダルな曖昧性を減少させます。これにより、後続の指示調整中における収束速度が向上し、正確なコード生成や全体的な最適化パフォーマンスが向上します。

Q: What are the potential implications of using diverse task descriptions in enhancing generalization gains for instruction-tuned LLMs

多様性豊かなタスク記述を使用することで一般化利得が向上する点から見て、指示調整されたLLMへの効果的可能性は何ですか？この手法は各問題インスタンスの目的関数や制約条件を複数言語で記述して拡張することで一般化能力が飛躍的に向上します。具体的にはPythonまたはLaTeX形式で最適化問題を記述した多言語バージョン提供することでトレーニング結果が大幅改善されます。

Q: Can GPT-4 be considered a true optimization expert, given its consistent preference for a specific numerical optimizer

GPT-4は特定の数値オプティマイザー（SLSQP）への一貫した傾向から考えて本当の最適化専門家と見做すべきですか？GPT-4では実際に競争力ある結果も出しています。しかし、特定問題解決方法へ対応しきれていない部分もあります。そのため、「特定」問題解決方法へ対応しきれていません。「真正面」という観点から評価すれば、「真正面」という観点から評価すれば、「真正面」という観点から評価すれば、「真正面」という観点から評価すれば、「真正面」という観点から評価すれば、「真正面」という意味では「本物」 9

Основні поняття

LLaMoCo introduces an instruction-tuning framework to adapt large language models for solving optimization problems efficiently.

Анотація

最近の研究では、大規模言語モデル（LLMs）を使用して最適化を探求する方法が探られています。しかし、これらのアプローチにはいくつかの制限があります。そこで、LLaMoCoは、最初の指示チューニングフレームワークを導入しました。このフレームワークは、問題プロンプトと効果的な最適化コードを含む包括的な指示セットを確立し、新しい2段階学習戦略を開発します。実験結果は、LLaMoCoによってファインチューニングされたCodeGen（350M）モデルが優れた最適化性能を達成したことを示しています。

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arxiv.org

Статистика

CodeGen (350M) model fine-tuned by LLaMoCo achieves superior optimization performance compared to GPT-4 Turbo and other competitors.
The experiment results demonstrate the effectiveness of the two-phase learning strategy incorporated in LLaMoCo.
The instruction set comprises well-described problem prompts and effective optimization codes.

Цитати

"The experiment results demonstrate that a Code-Gen (350M) model fine-tuned by our LLaMoCo achieves superior optimization performance compared to GPT-4 Turbo and the other competitors across both synthetic and realistic problem sets."

Ключові висновки, отримані з

LLaMoCo

by Zeyuan Ma,Ho... о arxiv.org 03-05-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.01131.pdf

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How does the contrastive warm-up strategy impact the convergence behavior of fine-tuned LLMs

コントラスティブウォームアップ戦略は、ファインチューニングされたLLMの収束挙動にどのような影響を与えるでしょうか？この戦略は、異なる問題文が同じ望ましい最適化プログラムを共有する場合に、それらの問題文の潜在空間表現を整列させることでクロスモーダルな曖昧性を減少させます。これにより、後続の指示調整中における収束速度が向上し、正確なコード生成や全体的な最適化パフォーマンスが向上します。

What are the potential implications of using diverse task descriptions in enhancing generalization gains for instruction-tuned LLMs

多様性豊かなタスク記述を使用することで一般化利得が向上する点から見て、指示調整されたLLMへの効果的可能性は何ですか？この手法は各問題インスタンスの目的関数や制約条件を複数言語で記述して拡張することで一般化能力が飛躍的に向上します。具体的にはPythonまたはLaTeX形式で最適化問題を記述した多言語バージョン提供することでトレーニング結果が大幅改善されます。

Can GPT-4 be considered a true optimization expert, given its consistent preference for a specific numerical optimizer

GPT-4は特定の数値オプティマイザー（SLSQP）への一貫した傾向から考えて本当の最適化専門家と見做すべきですか？GPT-4では実際に競争力ある結果も出しています。しかし、特定問題解決方法へ対応しきれていない部分もあります。そのため、「特定」問題解決方法へ対応しきれていません。「真正面」という観点から評価すれば、「真正面」という観点から評価すれば、「真正面」という観点から評価すれば、「真正面」という観点から評価すれば、「真正面」という観点から評価すれば、「真正面」という意味では「本物」 9