v1.1 チューニング済みモデル・データ公開

目次 はじめに LLM-jp-13B とは インストラクションチューニング データセット 入力プロンプト 比較実験の設定 ハイパーパラメータ 学習 評価 DPO データセット 入力プロンプト ハイパーパラメータ 学習 評価 おわりに はじめに 京都大学 言語メディア研究室の児玉（個人ページ，X アカウント）です． LLM-jp では 2023年10月20日に LLM-jp-13B v1.0 を公開しました． 当時事前学習済みモデルとチューニング済みモデルの両方を公開しましたが，チューニング済みモデルについては時間上の制約もあり，十分に性能を高めることができていませんでした． 今回はインストラクションチューニングの設定の見直しや DPO (Direct Preference Optimization) の追加によって，性能を改善したチューニング済みモデル v1.1 とその際に使用したデータと

[echigoya3]

以下は、タスクを説明する指示と、文脈のある入力の組み合わせです。要求を適切に満たす応答を書きなさい。

[misshiki]

“インストラクションチューニングの設定の見直しや DPO (Direct Preference Optimization) の追加によって，性能を改善したチューニング済みモデル v1.1 とその際に使用したデータとコードを公開”