MAmmoTH2: Scaling Instructions from the Web

要約

命令チューニングにより、データ品質とスケーラビリティが重要な要素となり、大規模言語モデル (LLM) の推論能力が向上します。
ほとんどの命令チューニング データは、人間のクラウドソーシングまたは GPT-4 蒸留から取得されます。
私たちは、LLM 推論を強化するために、事前トレーニング Web コーパスから 1,000 万の自然に存在する命令データを効率的に収集するパラダイムを提案します。
私たちのアプローチには、(1) 関連文書の呼び出し、(2) 命令と応答のペアの抽出、(3) オープンソース LLM を使用した抽出されたペアの改良が含まれます。
このデータセットでベース LLM を微調整して、推論ベンチマークのパフォーマンスを大幅に向上させる MAmmoTH2 モデルを構築します。
特に、MAmmoTH2-7B (Mistral) のパフォーマンスは、ドメイン内データでのトレーニングなしで、MATH では 11% から 36.7% に、GSM8K では 36% から 68.4% に増加しました。
公共指導チューニング データセットで MAmmoTH2 をさらにトレーニングすると、MAmmoTH2-Plus が生成され、いくつかの推論およびチャットボット ベンチマークで最先端のパフォーマンスが達成されます。
私たちの研究は、コストのかかる人間によるアノテーションや GPT-4 蒸留を行わずに大規模で高品質の命令データを収集する方法を実証し、より優れた命令チューニング データを構築するための新しいパラダイムを提供します。

要約(オリジナル)

Instruction tuning improves the reasoning abilities of large language models (LLMs), with data quality and scalability being the crucial factors. Most instruction tuning data come from human crowd-sourcing or GPT-4 distillation. We propose a paradigm to efficiently harvest 10 million naturally existing instruction data from the pre-training web corpus to enhance LLM reasoning. Our approach involves (1) recalling relevant documents, (2) extracting instruction-response pairs, and (3) refining the extracted pairs using open-source LLMs. Fine-tuning base LLMs on this dataset, we build MAmmoTH2 models, which significantly boost performance on reasoning benchmarks. Notably, MAmmoTH2-7B’s (Mistral) performance increases from 11% to 36.7% on MATH and from 36% to 68.4% on GSM8K without training on any in-domain data. Further training MAmmoTH2 on public instruction tuning datasets yields MAmmoTH2-Plus, achieving state-of-the-art performance on several reasoning and chatbot benchmarks. Our work demonstrates how to harvest large-scale, high-quality instruction data without costly human annotation or GPT-4 distillation, providing a new paradigm for building better instruction tuning data.

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