Parameter Efficient Tuning for Reducing Catastrophic Forgetting

Core Concepts

Large language models face catastrophic forgetting when continually fine-tuned on diverse tasks. Mode connectivity can balance plasticity and stability, leading to improved performance.

Abstract

• Large language models (LLMs) excel in language tasks but suffer from catastrophic forgetting during continual fine-tuning.
• Strategies like memory replay, regularization, and parameter isolation have been explored to address this issue.
• Investigating mode connectivity in LLMs reveals a balance between plasticity and stability.
• The proposed Interpolation-based LoRA (I-LoRA) method shows significant performance gains in continual learning scenarios.
• Extensive experiments validate the effectiveness of I-LoRA in improving performance and balancing plasticity and stability.

Stats

Existing research has shown that large language models (LLMs) exhibit remarkable performance in language understanding and generation.
Plenty of existing works have explored strategies like memory replay, regularization, and parameter isolation.
Through extensive experiments, we uncover the mode connectivity phenomenon in LLMs continual learning scenario.
I-LoRA consistently shows significant improvement over the previous state-of-the-art approaches with up to 11% performance gains.

Quotes

"Plenty of existing works have explored strategies like memory replay, regularization, and parameter isolation."
"In this work, we investigate the geometric connections of different minima through the lens of mode connectivity."
"Our code is available at https://github.com/which47/LLMCL."

Key Insights Distilled From

Analyzing and Reducing Catastrophic Forgetting in Parameter Efficient Tuning

by Weijieying R... at arxiv.org 03-01-2024

https://arxiv.org/pdf/2402.18865.pdf

Deeper Inquiries

어떻게 모드 연결성을 다른 도메인에서 계속적인 학습을 향상시키는 데 더 활용할 수 있을까요?

모드 연결성은 다른 도메인에서도 계속적인 학습을 향상시키는 데 유용하게 활용될 수 있습니다. 예를 들어, 컴퓨터 비전 분야에서 모드 연결성을 활용하여 다양한 시각적 작업에 대한 지속적인 학습을 개선할 수 있습니다. 모델이 이전 작업에서 배운 지식을 새로운 작업에 적용하면서도 적절한 균형을 유지하는 데 도움이 될 수 있습니다. 또한, 의료 이미지 분석이나 자율 주행 자동차와 같은 응용 분야에서 모드 연결성을 활용하여 모델이 새로운 데이터에 대해 빠르게 적응하면서도 이전에 학습한 지식을 보존하는 능력을 향상시킬 수 있습니다.

어떤 단점이나 한계가 대형 언어 모델의 계속적인 학습에 모드 연결성에 의존하는 데 있을 수 있을까요?

모드 연결성을 사용하는 것에는 몇 가지 잠재적인 단점이 있을 수 있습니다. 첫째, 모드 연결성은 모델이 이전 작업에서 학습한 지식을 새로운 작업에 적용하는 데 도움을 줄 수 있지만, 모든 작업에 대해 일관된 성능 향상을 보장하지는 않습니다. 모델이 다양한 작업에 대해 일관된 모드 연결성을 보이지 않을 수 있으며, 이는 일부 작업에서 성능 저하를 초래할 수 있습니다. 둘째, 모드 연결성은 모델이 지역 최소값을 탈출하고 새로운 최적점을 찾는 데 도움을 줄 수 있지만, 이 과정이 복잡하고 계산적으로 비용이 많이 들 수 있습니다.

모드 연결성의 개념을 언어 작업 이외의 기계 학습의 다른 영역에 어떻게 적용할 수 있을까요?

모드 연결성의 개념은 언어 작업 이외의 기계 학습 영역에도 적용될 수 있습니다. 예를 들어, 이미지 분류나 객체 감지와 같은 컴퓨터 비전 작업에서 모드 연결성을 활용하여 모델이 다양한 시각적 작업에 대해 지속적으로 학습하고 성능을 향상시킬 수 있습니다. 또한, 음성 인식이나 자연어 처리와 같은 영역에서 모드 연결성을 활용하여 모델이 다양한 음성 또는 텍스트 작업에 대해 지속적으로 학습하고 일관된 성능을 유지할 수 있도록 도와줄 수 있습니다. 이러한 방식으로 모드 연결성은 기계 학습의 다양한 영역에서 지속적인 학습과 성능 향상을 지원할 수 있습니다.