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100万件超えデータセットでのInstruction-Tuning ~より良い出力を求めて~

Ruuchami

2024/07/08に公開

はじめに

こんにちは、松尾研GENIACプロジェクト、チームビジネスの角谷あおいです。

東京大学松尾研究室にて、経済産業省によるGENIACの国産大規模言語モデル（Large Language Model: LLM）開発に参加しています。早くもPhase1が終了しましたが、開発過程や知見を外部に発信していくこととなりました。今回は、チームビジネスにおけるInstruction-Tuning手法についてご紹介します。

Instruction-Tuningとは

LLMは、一般的に以下のようなプロセスで構築され、事前学習が完了したモデルには、教師ありデータセットを用いたInstruction-Tuningが行われます。

モデル生成時には、入力に対して適切な応答が求められますが、事前学習の段階では主に最適な次の単語を予測するように学習されています。この問題を解決するために、モデルに一般的な指示に従う能力を向上させ、より有用で正確な応答を引き出すことを目的として、Instruction-Tuningが行われます。

Self-Instructによるデータセット作成

今回の検証では、公開されているInstruction-Tuning用データセットに加え、Self-Instructに基づくデータセットの作成をメンバー間で行いました。Self-Instructとは、モデル自身がInstruction-Tuningデータを生成し、それを活用する手法で、多様で質の高い指示データを通じて精度向上が期待されます。

一部のモデル（OpenAIなど）には規約や禁止事項が存在するため、今回は以下の手順に基づき、Mixtral8*22Bモデルを使用してInstruction-Tuningデータを作成しました。

Category Selection（カテゴリ選定）:
まず、どのようなデータセットを作成すべきかを検討し、WandBのホワイトペーパーも参考にしながらカテゴリ分けを行いました。今回は約20のカテゴリを定めました。
Seed Data Creation（種データの作成）:
それぞれのカテゴリで10個程度の種データを作成しました。これは、Self-Instruct時の生成データに一貫性を持たせるためであり、Few-Shotプロンプトの考え方に基づいています。
Execution of Self-Instruct（Self-Instructの実行）:
Mixtral8*22Bを用いて、それぞれ数百から数千のデータセットが作成されました。
Automated Evaluation of Generated Data（生成後データの自動評価）:
生成後のデータは必ずしも完璧ではないため、Mixtralによる自動評価を行いました。この自動評価では、良し悪しの判断だけでなく、修正も行い、データ量の確保にも注意を払いました。

なお、最終的に以下のようなデータセットが作成されました。

OpenAIはTerms of useで以下の禁止事項を定めている

You may not use our Services for any illegal, harmful, or abusive activity. For example, you may not:

Use our Services in a way that infringes, misappropriates or violates anyone’s rights.

Modify, copy, lease, sell or distribute any of our Services.

Attempt to or assist anyone to reverse engineer, decompile or discover the source code or underlying components of our Services, including our models, algorithms, or systems (except to the extent this restriction is prohibited by applicable law).

Automatically or programmatically extract data or Output (defined below).

Represent that Output was human-generated when it was not.

Interfere with or disrupt our Services, including circumvent any rate limits or restrictions or bypass any protective measures or safety mitigations we put on our Services.

Use Output to develop models that compete with OpenAI.

Instruction-Tuningの結果

Instruction-Tuningの結果は以下の通りです。データセットのサイズが増えるほど、Jasterのスコアが向上しました。また、Self-Instructのデータセットもスコア向上に寄与しました。
一方で、スコアがあまり向上しないカテゴリも存在しました。これには、評価データセット自体がスコア向上しにくいものであることや、Instruction-Tuning内にこれらのタスクに一致するようなデータが存在しないことが原因として考えられます。
後者の場合、Instruction-Tuningではベンチマークに合わせた形式で学習させることでスコア向上が見込まれますが、それは1つのベンチマークにフィットしたモデルに過ぎません。本来目指すべき基礎能力の向上やビジネス用LLMの開発とは目的が異なるため、今回はこの戦略を採用しませんでした。