13 марта 2024 г.
В этой статье исследуются эффективные методы обновления больших языковых моделей (LLM) новыми данными без необходимости повторного обучения с нуля, уделяя особое внимание стратегиям смягчения забывания и плохой адаптации, которые являются распространенными проблемы в этой области.
Введение
Во введении подчеркивается значение LLM в различных приложениях искусственного интеллекта и проблемы, связанные с обновлением этих моделей новыми данными, в частности вычислительные затраты и снижение производительности из-за сдвигов в распределении новых данных .
Основные выводы и выводы
Основные достижения статьи включают демонстрацию того, что сочетание повторного повышения скорости обучения, повторного снижения скорости обучения и воспроизведения предыдущих данных может достичь производительности, сравнимой с обучением с нуля на комбинированные наборы данных. Этот подход значительно снижает вычислительные затраты, сохраняя или даже улучшая производительность модели при различных изменениях распределения данных.
Предыстория и методология
Графики обучения
В исследовании изучается влияние корректировки графика скорости обучения, уделяя особое внимание преимуществам повторного повышения (увеличения), а затем повторного снижения (уменьшения) скорости обучения при введении новых данных в процесс обучения.
Механизм воспроизведения
Концепция «воспроизведения, эквивалентного вычислениям» представлена как метод включения предыдущих данных в процесс обучения новых данных, гарантируя, что вычислительные затраты остаются постоянными за счет корректировки количества обрабатываемых новых данных.
Экспериментальная установка
В документе подробно описаны используемые наборы данных, экспериментальные настройки, предназначенные для проверки предлагаемых стратегий непрерывного предварительного обучения, а также установка для оценки производительности модели. Они включают в себя сочетание «слабых» и «сильных» сдвигов распределения для моделирования различных реальных сценариев развития данных.
Результаты
Корректировка расписания скорости обучения
Эксперименты демонстрируют необходимость повторного повышения и повторного снижения скорости обучения для эффективной адаптации к новым данным, причем результаты показывают, что эта стратегия помогает сбалансировать адаптацию к новым данным и сохранение ранее изученной информации.
Роль повтора
Исследование показывает, что воспроизведение части старых данных может значительно смягчить последствия забывания, позволяя модели сохранять свою производительность при выполнении предыдущих задач, одновременно обучаясь на новых данных.
Производительность модели в разных масштабах
Результаты показывают, что предложенные стратегии эффективны при различных размерах моделей и изменениях распределения данных, обеспечивая масштабируемое решение проблемы постоянного предварительного обучения LLM.
Подготовьтесь к карьере с помощью Code Labs Academy Онлайн-курсов, предлагающих комплексное обучение прохождению собеседования и помощь в трудоустройстве, которые помогут вам добиться успеха в сфере технологий.