13 березня 2024 р
У цьому документі досліджуються ефективні методи оновлення великих мовних моделей (LLM) новими даними без необхідності повторного навчання з нуля, наголошуючи на стратегіях пом’якшення забування та поганої адаптації, які є поширеними проблеми в цій області.
Вступ
У вступі підкреслюється важливість LLM у різних програмах штучного інтелекту та проблеми, пов’язані з оновленням цих моделей новими даними, зокрема витрати на обчислення та зниження продуктивності через зміни в розподілі нових даних .
Основні висновки та висновки
Основний внесок статті включає демонстрацію того, що комбінація повторного розігріву швидкості навчання, повторного зниження швидкості навчання та повторного відтворення попередніх даних може досягти продуктивності, порівнянної з навчанням з нуля на комбіновані набори даних. Цей підхід значно знижує обчислювальні витрати, зберігаючи або навіть покращуючи продуктивність моделі при різних змінах розподілу даних.
Передумови та методологія
Розклади курсу навчання
Дослідження досліджує вплив коригування графіка темпів навчання, особливо зосереджуючись на перевагах повторного розігріву (збільшення), а потім повторного зниження (зменшення) темпу навчання при введенні нових даних у процес навчання.
Механізм повтору
Концепція «обчислювально-еквівалентного відтворення» вводиться як метод включення попередніх даних у процес навчання нових даних, гарантуючи, що витрати на обчислення залишаються постійними шляхом коригування кількості нових оброблених даних.
Експериментальне встановлення
У документі детально описуються набори даних, які використовуються, експериментальні параметри, розроблені для перевірки запропонованих стратегій постійного попереднього навчання, і налаштування для оцінки продуктивності моделі. Вони включають суміш «слабких» і «сильних» змін розподілу для імітації різних реальних сценаріїв еволюції даних.
Результати
Коригування розкладу темпів навчання
Експерименти демонструють необхідність повторного розігріву та повторного затухання швидкості навчання для ефективної адаптації до нових даних, а результати свідчать про те, що ця стратегія допомагає збалансувати адаптацію до нових даних і збереження раніше вивченої інформації.
Роль повтору
Дослідження показує, що повторне відтворення частини старих даних може суттєво пом’якшити наслідки забування, дозволяючи моделі зберігати ефективність попередніх завдань, продовжуючи навчатися на нових даних.
Ефективність моделі в різних масштабах
Результати вказують на те, що запропоновані стратегії ефективні для різних розмірів моделей і змін у розподілі даних, забезпечуючи масштабоване рішення проблеми постійного попереднього навчання LLM.