Jellyfish: A Large Language Model for Data Preprocessing and Instruction-Tuning

Concepts de base

Instruction-tuned local LLMs enhance DP performance and generalizability.

Résumé

The paper explores the use of large language models (LLMs) for data preprocessing (DP) through instruction-tuning, focusing on the creation of the Jellyfish dataset. It discusses the challenges in developing generic solutions for DP tasks and highlights the strengths of LLMs in processing natural language. The experiments show that Jellyfish models, particularly Jellyfish-13B, outperform non-LLM methods on seen and unseen datasets, showcasing their effectiveness in solving DP tasks beyond what they are tuned for. The impact of tuning with single-task data and multi-task data on DP performance is analyzed, revealing insights into the importance of different tasks in enhancing overall performance.

Overview:

1. Introduction to LLMs for DP tasks.
2. Challenges in developing generic solutions for DP.
3. Strengths of LLMs in processing natural language.
4. Experiments showcasing Jellyfish model's performance.
5. Impact analysis of tuning with single-task and multi-task data on DP performance.

Experiments:

• Evaluation of Jellyfish models' performance on seen and unseen datasets.
• Impact analysis of tuning with single-task and multi-task data on DP performance.

Results:

• Jellyfish models outperform non-LLM methods on both seen and unseen datasets.
• Tuning with different tasks impacts overall DP performance differently.

Stats

Jellyfishモデルは、GPTシリーズモデルと競争力を持ち、特にDIタスクで優れたパフォーマンスを発揮します。
Jellyfishモデルは、非LLM方法よりも高い精度を示しました。
Jellyfishモデルは、未知のタスクでも高い汎化性能を示しました。

Citations

Idées clés tirées de

Jellyfish

by Haochen Zhan... à arxiv.org 03-14-2024

https://arxiv.org/pdf/2312.01678.pdf

Questions plus approfondies

どのようにしてJellyfishモデルは他のDPタスクに対して一般化性能を獲得したのか？

Jellyfishモデルが他のDPタスクにおいて一般化性能を獲得するためには、いくつかの要因が考えられます。まず第一に、Jellyfishモデルは様々なDPタスク用に調整されたinstruction-tuningデータセットを使用してチューニングされています。この過程で、異なる種類のタスクやドメインから学習した知識やパターンが組み込まれており、これがモデルの汎用性と柔軟性を高める要因となっています。
さらに、Jellyfishモデルはprompt engineering技術を活用し、既存のLLM（Large Language Models）ソリューションで開発されたプロンプト設計手法も採用しています。これにより、未知のタスクでも効果的な推論と解決策提供が可能となっています。また、多数ショット学習やchain-of-thoughtアプローチも取り入れられており、これらも一般化性能向上へ貢献しています。
最後に重要な点として、Jellyfishモデルはinstruction-tuning時だけでなくinference時も同じprompt構造を使用することで安定した振る舞いを実現しました。このような設計思想やテクニックが組み合わさったことで、Jellyfishモデルは他のDPタスクへ容易かつ効果的に応用可能となったと言えます。

LLMベースのソリューションが直面する主な課題は何ですか？

LLM（Large Language Models）ベースのソリューションが直面する主要課題は以下です：

計算資源: LLMsは通常大規模であり高度な計算資源を必要とします。そのためコストや処理時間が増加し，大規模データ処理では効率性や拡張性へ影響します。

トークン制限: 入力長制限（トークン数）及び履歴情報保持不足から生じる問題です。LLMsでは入力長毎回分割され，異なるインスタンス間で出力結果不均等・不安定化傾向あります。

幻想生成: LLMs では「幻想」現象発生しうることから，意味的非連続・事実無根文生成問題存在します。

特殊領域対応困難: 特定領域専門知識欠如時，カバレッジ低下・精度低下起きうる．

セキュリティ/プライバシー: 多くAPI利用依存型LMMs よりOpenAI のChatGPT データ漏洩事件例示, セキュリティ/個人情報漏洩危険ある．

ドメイン指定難易度：特殊領域内部data扱う場合, GPT-3系列等フローズパラメータ含有仕様変更困難.

以上述課題克服すれば，LLMs を DP 分野全体普及促進可能．

この研究結果が実務や産業への応用にどのような影響を与える可能性がありますか？

この研究成果は以下点で実務・産業界へ多岐影韓与え得：

普遍的解決策提供：本手法通じて LLMS 操作範囲広範囲拡張可．

コスト削減：局地GPU 单価廉価利益確保＆追加チューニング容易.

自然言語操作：自然言語操作介在使者マニピレート指示書作成可.

柔軟能動：少量提示条件付け或0-shot 提示方式利活⽤, 計画任务基準条件付け可行.

5 .推論理由付け強化: 推論内容明確表現方法改善, 知識注入技術採択推故障原因評価向上.
以上述ポイント共通目的: リード時間削減 & 定量品質向上 ＆ 高速反復修正促進 ＆ 複数任務同時処理支援 ＆ 個別任務対応柔軟能動補完　－　企業競争優位増進期待望ましい．