Estratégias simples e escaláveis ​​para pré-treinar continuamente grandes modelos de linguagem

Estratégias simples e escaláveis ​​para pré-treinar continuamente grandes modelos de linguagem

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13 de março de 2024

Este artigo explora métodos eficientes para atualizar grandes modelos de linguagem (LLMs) com novos dados sem a necessidade de novo treinamento do zero, enfatizando estratégias para mitigar o esquecimento e a má adaptação, que são comuns desafios neste domínio.

Introdução

A introdução destaca a importância dos LLMs em diversas aplicações de IA e os desafios associados à atualização desses modelos com novos dados, notadamente os custos computacionais e a degradação de desempenho devido a mudanças na distribuição dos novos dados .

Principais descobertas e conclusões

As principais contribuições do artigo incluem a demonstração de que uma combinação de reaquecimento da taxa de aprendizagem, redecadência da taxa de aprendizagem e repetição de dados anteriores pode alcançar desempenho comparável ao treinamento do zero em conjuntos de dados combinados. Essa abordagem reduz significativamente os custos computacionais, ao mesmo tempo que mantém ou até melhora o desempenho do modelo em diferentes mudanças de distribuição de dados.

Antecedentes e Metodologia

Cronogramas de taxas de aprendizagem

O estudo investiga o impacto do ajuste do cronograma da taxa de aprendizagem, concentrando-se particularmente nos benefícios do reaquecimento (aumento) e, em seguida, da redução (diminuição) da taxa de aprendizagem ao introduzir novos dados no processo de treinamento.

Mecanismo de repetição

O conceito de “replay equivalente computacional” é introduzido como um método para incorporar dados anteriores no processo de treinamento de novos dados, garantindo que o custo computacional permaneça constante ajustando a quantidade de novos dados processados.

Configuração Experimental

O artigo detalha os conjuntos de dados utilizados, as configurações experimentais projetadas para testar as estratégias de pré-treinamento contínuo propostas e a configuração para avaliar o desempenho do modelo. Isso inclui uma mistura de mudanças de distribuição “fracas” e “fortes” para simular diferentes cenários reais de evolução de dados.

Resultados

Ajustes na programação da taxa de aprendizagem

Os experimentos demonstram a necessidade de reaquecimento e novo decaimento da taxa de aprendizagem para uma adaptação eficaz a novos dados, com descobertas sugerindo que esta estratégia ajuda a equilibrar a adaptação a novos dados e a retenção de informações previamente aprendidas.

O papel da repetição

O estudo mostra que a repetição de uma fração dos dados antigos pode mitigar significativamente os efeitos do esquecimento, permitindo ao modelo manter o seu desempenho em tarefas anteriores enquanto ainda aprende com os novos dados.

Modele o desempenho em todas as escalas

Os resultados indicam que as estratégias propostas são eficazes em diferentes tamanhos de modelos e mudanças na distribuição de dados, fornecendo uma solução escalável para o problema de pré-treinamento contínuo de LLMs.


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