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Self-Specialization: Uncovering Latent Expertise within Large Language Models
起業ニュース総合
Self-Specialization: Uncovering Latent Expertise within Large Language ModelsRecent works have demonstrated the effectiveness of self-aligarxiv.org 本研究の問いは、「大規模な言語モデルを専門分野（例：バイオメディカル）に特化させるための自己調整が、目的とする領域でのゼロショットやフューショット性能を向上させるのに有効であるかどうか」です。本研究の目的は、大規模な言語モディルの一般的な調整ではなく、専門分野に特化した自己調整を焦点に置き、その効果を評価することです。学術的な独自性や創造性は、自己調整プロセスでフィールドごとの未ラベルデータといくつかのラベル付けされたシードを利用する自己特化を探求しています。本研究の着想は、大規模な言語モデル（LLMs）を指定した指示を用いて適切に導く仕組みである指示調整の重要性から生まれました。しかし、これはその性格上、質の高いデータを大量に必要とする課題を持っています。このデータ集めが難易度が高く、短時間で効率的にスケーラブルにすることは難しいことが指摘されています。そこで出てきた解決策が、自己調整というアプローチです。これは、モデル自体が指導データを自動生成することで、モデルの内部的な一般的な知識を
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