13 martie 2024
Această lucrare explorează metode eficiente pentru actualizarea modelelor lingvistice mari (LLM) cu date noi, fără a fi nevoie de reinstruire de la zero, subliniind strategiile de atenuarea uitării și adaptarea slabă, care sunt comune. provocări în acest domeniu.
Introducere
Introducerea evidențiază importanța LLM-urilor în diferite aplicații AI și provocările asociate cu actualizarea acestor modele cu date noi, în special costurile de calcul și degradarea performanței din cauza schimbărilor de distribuție a noilor date .
Principalele constatări și concluzii
Principalele contribuții ale lucrării includ demonstrarea faptului că o combinație de reîncălzire a ratei de învățare, redegradare a ratei de învățare și reluarea datelor anterioare poate obține performanță comparabilă cu antrenamentul de la zero. seturi de date combinate. Această abordare reduce semnificativ costurile de calcul, menținând sau chiar îmbunătățind performanța modelului în diferite schimburi de distribuție a datelor.
Context și metodologie
Programele ratelor de învățare
Studiul investighează impactul ajustării programului ratei de învățare, concentrându-se în special pe beneficiile încălzirii (creșterii) și apoi re-degradării (scăderii) ratei de învățare atunci când se introduc date noi în procesul de formare.
Mecanism de reluare
Conceptul de „reluare echivalentă în calcul” este introdus ca metodă de încorporare a datelor anterioare în procesul de instruire a datelor noi, asigurând că costul de calcul rămâne constant prin ajustarea cantității de date noi procesate.
Setare experimentala
Lucrarea detaliază seturile de date utilizate, setările experimentale concepute pentru a testa strategiile de pre-antrenament continuu propuse și configurația pentru evaluarea performanței modelului. Acestea includ un amestec de schimbări de distribuție „slabe” și „puternice” pentru a simula diferite scenarii din lumea reală de evoluție a datelor.
Rezultate
Ajustări ale programului ratei de învățare
Experimentele demonstrează necesitatea reîncălzirii și re-degradării ratei de învățare pentru adaptarea la date noi în mod eficient, concluziile sugerând că această strategie ajută la echilibrarea adaptării la date noi și reținerea informațiilor învățate anterior.
Rolul reluării
Studiul arată că reluarea unei fracțiuni din datele vechi poate atenua semnificativ efectele uitării, permițând modelului să-și păstreze performanța la sarcinile anterioare, în timp ce învață din date noi.
Performanța modelului la scară
Rezultatele indică faptul că strategiile propuse sunt eficiente pentru diferite dimensiuni de model și schimburi de distribuție a datelor, oferind o soluție scalabilă la problema preformarii continue a LLM-urilor.