13 mars 2024
Cet article explore des méthodes efficaces pour mettre à jour les grands modèles de langage (LLM) avec de nouvelles données sans avoir besoin d'une nouvelle formation à partir de zéro, en mettant l'accent sur les stratégies visant à atténuer l'oubli et la mauvaise adaptation, qui sont courantes. défis dans ce domaine.
Introduction
L'introduction met en évidence l'importance des LLM dans diverses applications d'IA et les défis associés à la mise à jour de ces modèles avec de nouvelles données, notamment les coûts de calcul et la dégradation des performances due aux changements de distribution des nouvelles données. .
Principales conclusions et points à retenir
Les principales contributions de l'article incluent la démonstration qu'une combinaison de réchauffement du taux d'apprentissage, de redégradation du taux d'apprentissage et de relecture des données précédentes peut obtenir des performances comparables à un entraînement à partir de zéro. ensembles de données combinés. Cette approche réduit considérablement les coûts de calcul, tout en maintenant, voire en améliorant les performances du modèle lors de différents changements de distribution de données.
Contexte et méthodologie
Calendriers de taux d'apprentissage
L'étude examine l'impact de l'ajustement du calendrier du taux d'apprentissage, en se concentrant particulièrement sur les avantages du réchauffement (augmentation) puis de la diminution (diminution) du taux d'apprentissage lors de l'introduction de nouvelles données dans le processus de formation.
Mécanisme de relecture
Le concept de « relecture équivalente au calcul » est introduit comme méthode permettant d'incorporer des données précédentes dans le processus de formation de nouvelles données, garantissant que le coût de calcul reste constant en ajustant la quantité de nouvelles données traitées.
Configuration expérimentale
L'article détaille les ensembles de données utilisés, les paramètres expérimentaux conçus pour tester les stratégies de pré-formation continue proposées et la configuration pour évaluer les performances du modèle. Ceux-ci incluent un mélange de changements de distribution « faibles » et « forts » pour simuler différents scénarios réels d’évolution des données.
Résultats
Ajustements du calendrier du taux d'apprentissage
Les expériences démontrent la nécessité d'un réchauffement et d'une nouvelle décroissance du taux d'apprentissage pour s'adapter efficacement aux nouvelles données, les résultats suggérant que cette stratégie aide à équilibrer l'adaptation aux nouvelles données et la rétention des informations précédemment apprises.
Le rôle de la relecture
L'étude montre que la relecture d'une fraction des anciennes données peut atténuer considérablement les effets de l'oubli, permettant au modèle de conserver ses performances sur les tâches précédentes tout en continuant à apprendre de nouvelles données.
Performances du modèle à toutes les échelles
Les résultats indiquent que les stratégies proposées sont efficaces dans différentes tailles de modèles et changements de distribution des données, fournissant une solution évolutive au problème de la pré-formation continue des LLM.
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