- března 2024
Tento dokument zkoumá účinné metody aktualizace velkých jazykových modelů (LLM) o nová data bez nutnosti přeškolování od nuly, přičemž zdůrazňuje strategie zmírnění zapomínání a špatné adaptace, které jsou běžné. výzvy v této oblasti.
Úvod
Úvod zdůrazňuje význam LLM v různých aplikacích umělé inteligence a výzvy spojené s aktualizací těchto modelů o nová data, zejména výpočtové náklady a snížení výkonu v důsledku změn distribuce nových dat .
Hlavní zjištění a poznatky
Mezi hlavní příspěvky tohoto dokumentu patří ukázka toho, že kombinací ohřívání rychlosti učení, opětovného rozpadu rychlosti učení a přehrávání předchozích dat může dosáhnout výkonu srovnatelného s tréninkem od nuly. kombinované datové sady. Tento přístup výrazně snižuje výpočetní náklady a zároveň zachovává nebo dokonce zlepšuje výkon modelu napříč různými směnami distribuce dat.
Pozadí a metodika
Rozvrhy kurzů učení
Studie zkoumá dopad úpravy rozvrhu rychlosti učení, zejména se zaměřením na výhody opětovného zahřátí (zvýšení) a následného snížení (snížení) rychlosti učení při zavádění nových dat do tréninkového procesu.
Mechanismus opakovaného přehrávání
Koncept "počítačově ekvivalentního přehrávání" je zaveden jako metoda pro začlenění předchozích dat do procesu školení nových dat, což zajišťuje, že výpočetní náklady zůstanou konstantní úpravou množství nových zpracovávaných dat.
Experimentální nastavení
Článek podrobně popisuje použité datové soubory, experimentální nastavení navržená k testování navržených strategií kontinuálního předtréninku a nastavení pro hodnocení výkonnosti modelu. Patří mezi ně směs „slabých“ a „silných“ distribučních posunů k simulaci různých reálných scénářů vývoje dat.
Výsledky
Úpravy rozvrhu výuky
Experimenty demonstrují nezbytnost opětovného zahřívání a opětovného rozkladu pro efektivní přizpůsobení novým datům, přičemž zjištění naznačují, že tato strategie pomáhá při vyvažování adaptace na nová data a uchovávání dříve naučených informací.
Role přehrávání
Studie ukazuje, že přehrání zlomku starých dat může významně zmírnit účinky zapomínání, což modelu umožňuje zachovat si výkon u předchozích úkolů a přitom se stále učit z nových dat.
Výkon modelu napříč měřítky
Výsledky naznačují, že navrhované strategie jsou účinné napříč různými velikostmi modelů a posuny distribuce dat, což poskytuje škálovatelné řešení problému kontinuálního předškolení LLM.
Připravte se na kariéru s Code Labs Academy's Online Bootcamps, které nabízejí komplexní koučování pohovorů a pomoc při práci, které vám pomohou uspět v technologiích.