Eine empirische Studie zum katastrophalen Vergessen in großen Sprachmodellen während des kontinuierlichen Feinabstimmens

Core Concepts

Große Sprachmodelle zeigen ein allgemeines Phänomen des katastrophalen Vergessens während des kontinuierlichen Feinabstimmens auf Instruktionsaufgaben. Die Schwere des Vergessens nimmt mit der Modellgröße zu, ist aber bei dekodierspezifischen Modellen wie BLOOMZ geringer als bei Encoder-Decoder-Modellen wie mT0. Allgemeine Instruktionsabstimmung kann das Vergessen in nachfolgenden Feinabstimmungsprozessen abmildern.

Abstract

Die Studie untersucht das Phänomen des katastrophalen Vergessens (Catastrophic Forgetting, CF) in großen Sprachmodellen (Large Language Models, LLMs) während des kontinuierlichen Feinabstimmens auf Instruktionsaufgaben. Die Autoren evaluieren die Beibehaltung von Allgemeinwissen in LLMs aus drei Perspektiven: Domänenwissen, Reasoning und Leseverständnis. Zusätzlich wird die Entwicklung von Vorurteilen in den Modellen untersucht.
Die Ergebnisse zeigen, dass das CF-Problem generell in LLMs auftritt. Mit zunehmender Modellgröße von 1 Milliarde bis 7 Milliarden Parametern verstärkt sich die Schwere des Vergessens. Der dekodierspezifische Modelltyp BLOOMZ zeigt dabei weniger Vergessen als der Encoder-Decoder-Modelltyp mT0. Interessanterweise können LLMs auch Sprachvorurteile wie Geschlechtsvorurteile während des kontinuierlichen Feinabstimmens abmildern.
Darüber hinaus deuten die Ergebnisse darauf hin, dass die allgemeine Instruktionsabstimmung, wie sie bei ALPACA im Vergleich zu LLAMA durchgeführt wurde, das Vergessen in nachfolgenden Feinabstimmungsprozessen abmildern kann.

Stats

Die Leistung des BLOOMZ-7.1B-Modells auf MMLU-SocialScience sinkt von 36,18% auf 26,06% nach dem kontinuierlichen Feinabstimmen.
Die Leistung des BLOOMZ-7.1B-Modells auf RACE-middle sinkt von 48,79% auf 33,05% nach dem kontinuierlichen Feinabstimmen.
Die Präferenz des BLOOMZ-7.1B-Modells für stereotype Sätze in Bezug auf physisches Aussehen sinkt von 75,0% auf 63,88% nach dem kontinuierlichen Feinabstimmen.

Quotes

"Catastrophic forgetting (CF) is a phenomenon that occurs in machine learning when a model forgets previously learned information while acquiring new knowledge."
"As large language models (LLMs) have demonstrated remarkable performance, it is intriguing to investigate whether CF exists during the continual instruction tuning of LLMs."

Key Insights Distilled From

An Empirical Study of Catastrophic Forgetting in Large Language Models During Continual Fine-tuning

by Yun Luo,Zhen... at arxiv.org 04-03-2024

https://arxiv.org/pdf/2308.08747.pdf

Deeper Inquiries

Wie könnte man das katastrophale Vergessen in großen Sprachmodellen während des kontinuierlichen Feinabstimmens weiter reduzieren?

Um das katastrophale Vergessen in großen Sprachmodellen während des kontinuierlichen Feinabstimmens weiter zu reduzieren, könnten verschiedene Ansätze verfolgt werden. Eine Möglichkeit wäre die Implementierung von Methoden des lebenslangen Lernens, die es dem Modell ermöglichen, kontinuierlich neues Wissen zu integrieren, ohne dabei das bereits Gelernte zu vergessen. Dies könnte durch die Verwendung von Regularisierungstechniken, wie beispielsweise Elastic Weight Consolidation, erreicht werden, um die Gewichtsaktualisierungen während des Trainings zu begrenzen und das Vergessen zu minimieren. Darüber hinaus könnte die Integration von Erinnerungspuffern oder progressiven Netzwerkarchitekturen dazu beitragen, das vergessene Wissen zu bewahren und die Leistung des Modells zu verbessern.

Welche Auswirkungen hätte eine Verbesserung der Modellarchitektur oder des Trainingsverfahrens auf die Beibehaltung von Allgemeinwissen?

Eine Verbesserung der Modellarchitektur oder des Trainingsverfahrens könnte signifikante Auswirkungen auf die Beibehaltung von Allgemeinwissen in großen Sprachmodellen haben. Zum Beispiel könnte die Verwendung von speziell angepassten Architekturen, die auf das lebenslange Lernen ausgelegt sind, wie z.B. Memory-Augmented Neural Networks, dazu beitragen, das vergessene Wissen zu bewahren und die Kontinuität des Lernens zu verbessern. Darüber hinaus könnten fortschrittliche Trainingsverfahren, die auf inkrementellem Lernen basieren und das Gelernte schrittweise aktualisieren, die Fähigkeit des Modells verbessern, neues Wissen zu integrieren, ohne dabei das Alte zu vergessen.

Inwiefern könnte die Entwicklung von Methoden zur Vermeidung von Vorurteilen in großen Sprachmodellen die Leistung in verschiedenen Anwendungsszenarien verbessern?

Die Entwicklung von Methoden zur Vermeidung von Vorurteilen in großen Sprachmodellen könnte die Leistung in verschiedenen Anwendungsszenarien erheblich verbessern. Indem man Vorurteile und Bias in den Modellen reduziert oder eliminiert, kann man sicherstellen, dass die generierten Ergebnisse fairer, ausgewogener und ethisch vertretbarer sind. Dies könnte dazu beitragen, die Qualität der Sprachmodelle in verschiedenen Anwendungsbereichen wie der automatischen Übersetzung, dem Textverständnis und der Dialoggenerierung zu verbessern. Darüber hinaus könnte die Beseitigung von Vorurteilen dazu beitragen, die Akzeptanz und Vertrauenswürdigkeit von Sprachtechnologien in der Gesellschaft zu steigern.