Evol-Instruct：LLMが複雑な指示に従う能力を向上させた論文。【論文翻訳サービス付】

この論文の超まとめ
大規模言語モデル（LLM）が複雑な指示に従うことを可能にするWizardLMという手法を提案しています。

既存研究の課題

近年、大規模言語モデル（LLM）は目覚ましい発展を遂げており、様々な自然言語処理タスクにおいて目覚ましい成果を上げています。 しかし、これらのモデルはしばしば、ユーザーが指定した指示や目標に従うのに苦労するという問題を抱えていました。 特に、複雑な指示や多様なタスクに対応する能力が不足していました。

本研究で解決した課題

この研究では、Evol-Instructという新しい手法を提案し、LLMが複雑な指示に従う能力を向上させました。 Evol-Instructは、LLMを用いて、複雑な指示データを大量に自動生成する手法です。 これにより、従来の人手による作成に比べて、低コストかつ効率的に多様な指示データを作成することができます。

最も参考にした関連研究

本研究で最も参考にした関連研究は、OpenAIによるInstructGPTとChatGPTです。 これらの研究では、人間が作成した指示データを用いてLLMを訓練することで、複雑な指示に従う能力を持つモデルを開発しました。 しかし、人間による指示データの作成にはコストと時間がかかるという課題がありました。

研究の目的

本研究の目的は、LLMが複雑な指示に従う能力を向上させることです。 具体的には、Evol-Instructを用いて自動生成した指示データを用いてLLMを訓練し、複雑な指示や多様なタスクに対応できるモデルを開発することを目指しました。

手法

Evol-Instructは、LLMを用いて複雑な指示データを自動生成する手法です。 具体的には、以下の3つのステップで構成されています。