2024ko martxoaren 13a
Artikulu honek Hizkuntza-eredu handiak (LLM) datu berriekin eguneratzeko metodo eraginkorrak aztertzen ditu hutsetik berriro trebatzeko beharrik gabe, ohikoak diren ahanztura arintzeko eta egokitzapen eskasa egiteko estrategiak azpimarratuz. arlo honetako erronkak.
Sarrera
Sarrerak AI aplikazio ezberdinetan LLM-ek duten garrantzia nabarmentzen du eta eredu hauek datu berriekin eguneratzearekin lotutako erronkak, batez ere konputazio-kostuak eta errendimenduaren degradazioa datu berrien banaketa-aldaketaren ondorioz. .
Aurkikuntza eta ondorio nagusiak
Artikuluaren ekarpen nagusiak honako hauek dira: ikas-tasaren berrotze-tasa, ikas-tasa berriro gainbehera eta aurreko datuenerreprodukzioakonbinazioak hutsetik entrenatzearen parekoerrendimendua lor dezakeela frogatzea. datu-multzo konbinatuak**. Ikuspegi honek kostu konputazionalak nabarmen murrizten ditu, datuen banaketa-aldaketa desberdinetan ereduaren errendimendua mantentzen edo hobetzen duen bitartean.
Aurrekariak eta metodologia
Ikaskuntza-tasa ordutegiak
Ikasketa-tasa egutegia doitzeak duen eragina ikertzen du azterketak, batez ere prestakuntza-prozesuan datu berriak sartzean datu berriak sartzean ikaskuntza-tasa berriro berotzearen (handitzearen) eta, ondoren, berriro gainditzearen (murriztearen) onuretan arreta jarriz.
Erreproduzitzeko mekanismoa
"Konputazio baliokidearen errepikapena" kontzeptua aurreko datuak datu berrien prestakuntza-prozesuan sartzeko metodo gisa sartzen da, kostu konputazionala konstante mantentzen dela ziurtatuz prozesatutako datu berrien kopurua egokituz.
Konfigurazio esperimentala
Paperean erabilitako datu multzoak, proposatutako etengabeko prestakuntza-aurreko estrategiak probatzeko diseinatutako ezarpen esperimentalak eta ereduaren errendimendua ebaluatzeko konfigurazioa zehazten da. Horien artean, banaketa-aldaketa "ahul" eta "sendo" nahasketa bat daude datuen bilakaeraren mundu errealeko eszenatoki desberdinak simulatzeko.
Emaitzak
Ikasketa-tasaren egitarauaren doikuntzak
Esperimentuek frogatzen dute ikaskuntza-tasa berriro berotu eta berriro gainbehera behar dela datu berrietara eraginkortasunez egokitzeko, eta aurkikuntzek iradokitzen dute estrategia honek datu berrietara egokitzea eta aurrez ikasitako informazioa mantentzen orekatzen laguntzen duela.
Erreproduzizioaren rola
Azterketak erakusten du datu zaharren zati bat errepikatzeak ahaztearen ondorioak nabarmen arin ditzakeela, ereduak aurreko zereginetan bere errendimendua mantentzea ahalbidetuz, datu berrietatik ikasten jarraitzen duen bitartean.
Ereduaren errendimendua eskala guztietan
Emaitzek adierazten dute proposatutako estrategiak eraginkorrak direla eredu-tamaina ezberdinetan eta datuen banaketa-aldaketatan, LLMen etengabeko prestakuntzaren arazoari irtenbide eskalagarria emanez.