Verbesserung der Generalisierungsfähigkeit von feingejusteten großen Sprachmodellen

Konsep Inti

Feingejustete große Sprachmodelle zeigen unterschiedliches Verhalten bei der Generalisierung auf in-Domäne und out-of-Domäne Datensätze sowie bei der Übertragung auf andere Aufgaben. Die Integration von In-Kontext-Lernen während des Feinabstimmens auf Generierungsaufgaben kann die Generalisierungsfähigkeit des Modells verbessern.

Abstrak

Die Studie untersucht die Auswirkungen des Feinabstimmens auf die Generalisierungsfähigkeit großer Sprachmodelle (LLMs). Die Ergebnisse zeigen, dass Modelle, die auf Klassifikations- und Generierungsaufgaben feinabgestimmt wurden, unterschiedliches Verhalten bei der Generalisierung auf in-Domäne und out-of-Domäne Datensätze sowie bei der Übertragung auf andere Aufgaben aufweisen.
Modelle, die auf Klassifikationsaufgaben feinabgestimmt wurden, zeigen eine positive Übertragung auf out-of-Domäne Datensätze derselben Aufgabe. Im Gegensatz dazu erfahren Modelle, die auf Generierungsaufgaben feinabgestimmt wurden, häufig eine negative Übertragung unter ähnlichen Bedingungen.
Interessanterweise beeinträchtigt das Feinabstimmen auf Generierungsaufgaben die Leistung der LLMs auf Klassifikationsaufgaben in der Regel nicht, aber das Gegenteil ist nicht der Fall; Modelle, die auf Klassifikationsaufgaben feinabgestimmt wurden, scheitern in der Regel bei Generierungsaufgaben.
Die Studie zeigt auch, dass die Integration von In-Kontext-Lernen während des Feinabstimmens auf Generierungsaufgaben die Generalisierungsfähigkeit der LLMs verbessern kann.

Statistik

Die Studie verwendet verschiedene Datensätze für die Evaluation, darunter:

XSum, XLSum, PeerRead, CNN/DailyMail für Zusammenfassungsgenerierung
Socialqa, Tweetqa, Sciqa für Fragengenerierung
Amazon, AmazonFood, SST2, Yelp für Sentimentanalyse
Paws, QQP, STS-B für Paraphrasenerkennung
MNLI, RTE, GPTNLI für natürliche Sprachschlussfolgerung

Kutipan

"Feingejustete Modelle ohne In-Kontext-Lernen (ICL) können in der Regel besser abschneiden als die Baseline Llama-2 mit ICL."
"Modelle, die auf Klassifikationsaufgaben feinabgestimmt wurden, scheitern in der Regel bei Generierungsaufgaben."
"Die Integration von In-Kontext-Lernen während des Feinabstimmens auf Generierungsaufgaben kann die Generalisierungsfähigkeit der LLMs verbessern."

Wawasan Utama Disaring Dari

Unveiling the Generalization Power of Fine-Tuned Large Language Models

by Haoran Yang,... pada arxiv.org 03-15-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.09162.pdf

Pertanyaan yang Lebih Dalam

Welche spezifischen Merkmale der Trainingsdaten und Aufgabenformate führen zu den beobachteten Unterschieden in der Generalisierungsfähigkeit zwischen Klassifikations- und Generierungsaufgaben?

Die beobachteten Unterschiede in der Generalisierungsfähigkeit zwischen Klassifikations- und Generierungsaufgaben können auf mehrere spezifische Merkmale der Trainingsdaten und Aufgabenformate zurückgeführt werden:

Output Space: Bei Klassifikationsaufgaben ist der Ausgaberaum im Vergleich zu Generierungsaufgaben bereits vordefiniert und begrenzt. Dies ermöglicht es den feinabgestimmten LLMs, ihr angepasstes Wissen relativ einfach auf neue Domänen anzuwenden. Im Gegensatz dazu weichen die Ausgaberäume von Generierungsaufgaben in neuen Domänen oft stark von denen des Trainingssets ab, was es den feinabgestimmten Modellen erschwert, die Vielzahl möglicher Ausgaben zu berücksichtigen.

Prompt Format: Das Format des Prompts kann ebenfalls eine Rolle spielen. Ein einheitlicher Start des Prompts könnte dazu führen, dass das Modell Inputs aus anderen Aufgaben fälschlicherweise als zur Trainingsaufgabe gehörig interpretiert. Dies könnte zu einer Einschränkung der Generalisierungsfähigkeit führen.

In-Context Learning Sensitivität: Klassifikationsaufgaben könnten empfindlicher auf die In-Context-Beispiele reagieren, da alle Labels in den Beispielen enthalten sind. Dies könnte dazu führen, dass das Modell die Labels direkt aus den In-Context-Beispielen kopiert, anstatt die relevanten Informationen zu nutzen.

Diese Merkmale beeinflussen die Fähigkeit der feinabgestimmten LLMs, sich an neue Domänen anzupassen und erfolgreich zu generalisieren.

Wie können wir die Generalisierungsfähigkeit von LLMs, die auf Klassifikationsaufgaben feinabgestimmt wurden, verbessern, ohne ihre Leistung auf diesen Aufgaben zu beeinträchtigen?

Um die Generalisierungsfähigkeit von LLMs, die auf Klassifikationsaufgaben feinabgestimmt wurden, zu verbessern, ohne ihre Leistung auf diesen Aufgaben zu beeinträchtigen, könnten folgende Ansätze hilfreich sein:

Diversifizierung der Trainingsdaten: Durch die Einbeziehung einer vielfältigen Mischung von Trainingsdaten aus verschiedenen Domänen und Kontexten können die Modelle lernen, flexibler zu generalisieren und sich besser an neue Aufgaben anzupassen.

Optimierung des Prompt-Formats: Die Anpassung des Prompt-Formats, um eine klare Trennung zwischen verschiedenen Aufgaben zu gewährleisten, könnte dazu beitragen, dass das Modell die Inputs korrekt interpretiert und die Generalisierungsfähigkeit verbessert.

Verbesserung des Optimierungsprozesses: Die Verwendung eines optimierten Optimierungsprozesses, der das Modell dazu ermutigt, relevante Informationen aus den In-Context-Beispielen zu extrahieren, anstatt nur Labels zu kopieren, könnte die Generalisierungsfähigkeit auf neuen Domänen erhöhen.

Durch die Implementierung dieser Strategien könnte die Generalisierungsfähigkeit von LLMs auf Klassifikationsaufgaben verbessert werden, ohne die Leistung auf diesen Aufgaben zu beeinträchtigen.

Welche anderen Strategien neben In-Kontext-Lernen könnten die Generalisierungsfähigkeit von LLMs weiter verbessern?

Neben dem In-Kontext-Lernen gibt es weitere Strategien, die die Generalisierungsfähigkeit von LLMs weiter verbessern könnten:

Multi-Task-Learning: Durch das Training von LLMs auf mehreren Aufgaben gleichzeitig können sie ein breiteres Verständnis entwickeln und ihre Fähigkeit verbessern, Wissen zwischen verschiedenen Aufgaben zu transferieren.

Regularisierungstechniken: Die Anwendung von Regularisierungstechniken wie Dropout oder Gewichtsbeschränkungen während des Trainings kann dazu beitragen, Overfitting zu reduzieren und die Generalisierungsfähigkeit zu verbessern.

Transfer Learning: Durch die Verwendung von Transfer Learning-Techniken können LLMs auf vorherigem Wissen aufbauen, das in einem anderen Kontext erworben wurde, um die Leistung auf neuen Aufgaben zu verbessern.

Data Augmentation: Die Erweiterung des Trainingsdatensatzes durch Data Augmentation-Techniken wie Rauschen hinzufügen oder Textrotation kann dazu beitragen, die Robustheit des Modells zu verbessern und die Generalisierungsfähigkeit zu stärken.

Durch die Kombination dieser Strategien mit dem In-Kontext-Lernen können LLMs ihre Fähigkeit zur Generalisierung auf verschiedene Aufgaben und Domänen weiter ausbauen.