利用持續預訓練和模型合併建構金融領域的指令調整型大型語言模型,無需使用指令數據

Conceptos Básicos

本研究提出了一種新的方法,利用持續預訓練和模型合併來建構金融領域的指令調整型大型語言模型,無需使用指令數據。

Resumen

本研究提出了一種新的方法,利用持續預訓練和模型合併來建構金融領域的指令調整型大型語言模型,無需使用指令數據。
首先,我們建構了一個日語金融語料庫用於持續預訓練。利用這個語料庫,我們對通用預訓練的大型語言模型進行了持續預訓練,並確認了其在金融領域的知識獲取。
接下來,我們對通用指令調整型和特定領域預訓練的大型語言模型進行了模型合併。我們的實驗結果表明,這種方法成功地建構了金融領域的指令調整型大型語言模型。
我們的方法假設指令支持和特定領域知識在任務算術上是獨立的,這一假設也得到了驗證。這就是為什麼我們能夠在沒有指令數據的情況下建構金融領域的指令調整型大型語言模型。
我們的方法在計算和數據建構成本方面都很高效。與傳統方法相比,我們的方法只需要特定領域的持續預訓練,而不需要特定領域的指令調整。此外,模型合併也不需要額外的計算成本。
未來的研究方向包括:1)在其他領域和模型上驗證我們的方法;2)釐清任務算術假設的條件;3)提高翻譯性能;4)使用更複雜的方法改進模型合併。

Estadísticas

我們建構了一個包含約810萬篇文檔和3.7億個詞元的日語金融語料庫。

Citas

無

Ideas clave extraídas de

The Construction of Instruction-tuned LLMs for Finance without Instruction Data Using Continual Pretraining and Model Merging

by Masanori Hir... a las arxiv.org 10-01-2024

https://arxiv.org/pdf/2409.19854.pdf

Consultas más profundas

如何在其他領域應用我們的方法?

我們的方法可以在其他領域的應用中展現出其靈活性和有效性。首先，任何需要專門知識的領域，如醫療、法律或科技，都可以利用我們的持續預訓練和模型合併技術。透過收集該領域的專業資料，進行持續預訓練，然後將這些領域特定的知識與通用的指令調整模型進行合併，可以有效地構建出針對特定領域的指令調整大型語言模型（LLM）。例如，在醫療領域，我們可以使用醫學文獻和臨床指南進行持續預訓練，然後與通用醫療指令調整模型合併，從而生成能夠回答醫療問題的專業模型。此外，這種方法也可以應用於金融以外的其他行業，如教育和客戶服務，通過針對特定需求的資料集進行持續預訓練，來提升模型的專業性和準確性。

如何在模型合併中處理指令支持和特定領域知識之間的相互作用?

在模型合併過程中，處理指令支持和特定領域知識之間的相互作用是至關重要的。我們的方法假設這兩者在任務算術上是獨立的，這意味著指令支持不會干擾特定領域知識的學習。為了驗證這一假設，我們計算了合併模型中領域特定和指令任務算術向量之間的權重相似度。結果顯示，這些向量在各層之間的相似度非常低，這表明指令支持和領域知識之間的相互作用是有限的。這種獨立性使得我們能夠有效地將通用指令調整模型的優勢與領域特定知識的深度結合，從而生成高效的指令調整模型。未來的研究可以進一步探討如何在不同的模型架構中保持這種獨立性，並優化合併過程以提高模型的整體性能。

我們的方法是否可以應用於其他類型的大型語言模型,如多模態模型?

我們的方法不僅限於文本基礎的大型語言模型，還可以擴展到多模態模型的應用。多模態模型通常結合了文本、圖像和其他數據類型的處理能力，因此在這些模型中，我們的持續預訓練和模型合併技術可以用來整合不同模態的知識。例如，在醫療影像分析中，可以將影像數據與醫療文本資料結合，進行持續預訓練，然後將這些多模態的知識與通用的指令調整模型合併，從而生成能夠同時理解文本和影像的專業模型。這樣的應用不僅能提升模型的多樣性和靈活性，還能在多種任務中提供更全面的解決方案。因此，我們的方法在多模態模型的開發中具有廣泛的潛力和應用前景。