大規模言語モデルのパフォーマンス向上によるデータセットの最適化 (sebastianraschka.com)

サマリー:

• この記事では、注意深く選ばれたデータセットを使用して大規模言語モデル（LLM）のパフォーマンスを向上させるための方法について説明します。モデルのアーキテクチャやトレーニングアルゴリズムを変更するのではなく、インストラクションベースの微調整に使用されるデータセットの変更に焦点を当てています。また、オープンソースのLLMの微調整に個人のデータセットを準備する方法についても洞察を提供します。
• 主な戦略には、教師ありインストラクションの微調整、人間によって作成されたデータセットとLLMが生成したデータセットの使用、およびこれらの技術をNeurIPS LLM効率化チャレンジのコンテキストでの適用が含まれます。また、新しい実験の可能性を示し、高品質な人間によって生成されたデータセットの重要性についても議論しています。