13 մարտի, 2024 թ
Այս փաստաթուղթը ուսումնասիրում է արդյունավետ մեթոդներ մեծ լեզվական մոդելները (LLM) նոր տվյալներով թարմացնելու համար` առանց զրոյից վերապատրաստման կարիքի, ընդգծելով մոռանալը և վատ հարմարվողականությունը մեղմելու ռազմավարությունները, որոնք տարածված են: մարտահրավերներ այս ոլորտում:
Ներածություն
Ներածությունը ընդգծում է LLM-ների նշանակությունը տարբեր արհեստական ինտելեկտի կիրառություններում և մարտահրավերները՝ կապված այս մոդելների նոր տվյալների հետ թարմացման հետ, մասնավորապես, հաշվարկային ծախսերը և կատարողականի վատթարացումը նոր տվյալների բաշխման տեղաշարժերի պատճառով: .
Հիմնական բացահայտումներ և բացահայտումներ
Թերթի հիմնական ներդրումները ներառում են ցույց տալ, որ ուսուցման արագության վերատաքացման, ուսուցման արագության նորից քայքայման և նախորդ տվյալների վերարտադրման համադրությունը կարող է ձեռք բերելկատարողականություն, որը համեմատելի է զրոյից վերապատրաստման հետ: համակցված տվյալների հավաքածուներ**. Այս մոտեցումը զգալիորեն նվազեցնում է հաշվողական ծախսերը՝ միաժամանակ պահպանելով կամ նույնիսկ բարելավելով մոդելի աշխատանքը տվյալների բաշխման տարբեր տեղաշարժերում:
Նախապատմություն և մեթոդիկա
Ուսուցման դրույքաչափերի ժամանակացույցեր
Ուսումնասիրությունը ուսումնասիրում է ուսուցման տեմպերի ժամանակացույցի ճշգրտման ազդեցությունը, մասնավորապես կենտրոնանալով ուսուցման արագության վերատաքացման (ավելացման) և այնուհետև նորից քայքայելու (նվազեցնելու) առավելությունների վրա՝ վերապատրաստման գործընթացում նոր տվյալներ ներմուծելիս:
Replay մեխանիզմ
«Հաշվարկային համարժեք վերարտադրման» հայեցակարգը ներդրվել է որպես նախկին տվյալների նոր տվյալների վերապատրաստման գործընթացում ներառելու մեթոդ՝ ապահովելով, որ հաշվողական արժեքը մնում է անփոփոխ՝ կարգավորելով նոր մշակված տվյալների քանակը:
Փորձարարական կարգավորում
Թուղթը մանրամասնում է օգտագործված տվյալների հավաքածուները, փորձարարական պարամետրերը, որոնք նախատեսված են առաջարկվող շարունակական նախնական վերապատրաստման ռազմավարությունները փորձարկելու և մոդելի կատարողականը գնահատելու համար նախատեսված կարգավորումները: Դրանք ներառում են «թույլ» և «ուժեղ» բաշխման տեղաշարժերի խառնուրդ՝ տվյալների էվոլյուցիայի իրական աշխարհի տարբեր սցենարներ մոդելավորելու համար:
Արդյունքներ
Ուսուցման մակարդակի ժամանակացույցի ճշգրտումներ
Փորձերը ցույց են տալիս նոր տվյալներին արդյունավետորեն ադապտացվելու համար ուսուցման արագության ջերմացման և վերափոխման անհրաժեշտությունը, որոնց արդյունքները ցույց են տալիս, որ այս ռազմավարությունը օգնում է հավասարակշռել նոր տվյալներին հարմարվելը և նախկինում սովորած տեղեկատվության պահպանումը:
Replay-ի դերը
Ուսումնասիրությունը ցույց է տալիս, որ հին տվյալների մի մասի վերարտադրումը կարող է զգալիորեն մեղմել մոռացության հետևանքները՝ թույլ տալով մոդելին պահպանել իր աշխատանքը նախորդ առաջադրանքների վրա՝ միաժամանակ սովորելով նոր տվյալներից:
Մոդելի կատարողականությունը ողջ մասշտաբներով
Արդյունքները ցույց են տալիս, որ առաջարկվող ռազմավարություններն արդյունավետ են տարբեր մոդելների չափերի և տվյալների բաշխման տեղաշարժերի համար՝ ապահովելով LLM-ների շարունակական նախնական վերապատրաստման խնդրին մասշտաբային լուծում: