13 mars 2024
Denna artikel utforskar effektiva metoder för att uppdatera stora språkmodeller (LLM) med nya data utan att behöva omträna från grunden, och betona strategier för att lindra glömska och dålig anpassning, som är vanliga. utmaningar på detta område.
Introduktion
Introduktionen belyser betydelsen av LLM i olika AI-tillämpningar och utmaningarna som är förknippade med att uppdatera dessa modeller med ny data, särskilt beräkningskostnaderna och prestandaförsämring på grund av distributionsförskjutningar i den nya datan .
Huvudresultat och takeaways
Tidningens huvudsakliga bidrag inkluderar att visa att en kombination av återuppvärmning av inlärningshastigheten, återuppvärmning av inlärningshastigheten och uppspelning av tidigare data kan uppnå prestanda som är jämförbara med träning från början på kombinerade datamängder. Detta tillvägagångssätt minskar avsevärt beräkningskostnaderna, samtidigt som modellen bibehålls eller till och med förbättras över olika datadistributionsskiften.
Bakgrund och metodik
Inlärningsfrekvensscheman
Studien undersöker effekten av att justera inlärningstakten, särskilt med fokus på fördelarna med att återuppvärma (öka) och sedan återförfalla (minska) inlärningshastigheten när nya data introduceras i träningsprocessen.
Replay Mechanism
Konceptet "beräkningsekvivalent replay" introduceras som en metod för att införliva tidigare data i träningsprocessen för nya data, vilket säkerställer att beräkningskostnaden förblir konstant genom att justera mängden ny data som behandlas.
Experimentell installation
Uppsatsen beskriver de datauppsättningar som används, de experimentella inställningarna utformade för att testa de föreslagna kontinuerliga förträningsstrategierna och upplägget för att utvärdera modellens prestanda. Dessa inkluderar en blandning av "svaga" och "starka" distributionsförskjutningar för att simulera olika verkliga scenarier för datautveckling.
Resultat
Inlärningshastighetsschemajusteringar
Experimenten visar på nödvändigheten av att värma och återförfalla inlärningshastigheten för att effektivt kunna anpassa sig till nya data, med fynd som tyder på att denna strategi hjälper till att balansera anpassning till nya data och bevarande av tidigare inlärd information.
Replayens roll
Studien visar att omspelning av en bråkdel av den gamla data avsevärt kan mildra effekterna av att glömma, vilket gör att modellen kan behålla sin prestation på tidigare uppgifter samtidigt som den lär sig av nya data.
Modellprestanda över skalor
Resultaten indikerar att de föreslagna strategierna är effektiva över olika modellstorlekar och datadistributionsskiften, vilket ger en skalbar lösning på problemet med kontinuerlig förträning av LLM.
Gör dig redo för karriären med Code Labs Academys Online Bootcamps, som erbjuder omfattande intervjucoachning och jobbhjälp för att hjälpa dig att lyckas inom tekniken.