大規模言語モデルの継続的学習に関する包括的サーベイ

Core Concepts

大規模言語モデルを動的なデータ分布、タスク構造、ユーザー嗜好に統合するための非自明な課題に取り組む。主な課題は、モデル適応と知識保持のバランスを取ることである。

Abstract

この論文は、大規模言語モデル(LLM)の文脈における継続的学習に関する包括的な概要と詳細な議論を提供する。序論では、LLMの基本的な知識を紹介する。
主な4つのセクションは以下の通り:

継続的に学習するLLMの概要を説明する。垂直方向の継続性(垂直継続学習)と水平方向の継続性(水平継続学習)の2つの方向性について述べる。
現代の継続学習の文脈でのLLMの学習段階を要約する。継続的プリトレーニング(CPT)、ドメイン適応的プリトレーニング(DAP)、継続的ファインチューニング(CFT)の3つの段階について説明する。
LLMの継続学習に関する評価プロトコルと利用可能なデータソースの概要を提示する。
LLMの継続学習に関する興味深い問題について議論する。

この包括的なサーベイは、LLMの効率的、信頼性の高い、持続可能な開発に向けた取り組みに貢献することを目指している。

Stats

近年、大規模言語モデル(LLM)の発展により、多段階の推論、少量のコンテキスト学習、命令フォロー等の複雑な能力が向上している。
LLMは一般的なデータセットを使って事前学習されるため、時間の経過や異なるドメインでの性能が徐々に低下する。
単一の事前学習済みの大規模モデルでは、ユーザーのニーズを満たすことはできず、さらなるファインチューニングが必要となる。

Quotes

"LLMを動的なデータ分布、タスク構造、ユーザー嗜好に統合するための非自明な課題に取り組む。主な課題は、モデル適応と知識保持のバランスを取ることである。"
"LLMは一般的なデータセットを使って事前学習されるため、時間の経過や異なるドメインでの性能が徐々に低下する。"
"単一の事前学習済みの大規模モデルでは、ユーザーのニーズを満たすことはできず、さらなるファインチューニングが必要となる。"

Key Insights Distilled From

Continual Learning of Large Language Models: A Comprehensive Survey

by Haizhou Shi,... at arxiv.org 04-26-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.16789.pdf

Deeper Inquiries

LLMの継続的学習における長期的な性能劣化の問題をどのように解決できるか?

LLMの継続的学習における長期的な性能劣化の問題、つまり"vertical forgetting"を解決するためには、いくつかのアプローチが考えられます。まず第一に、タスクの異質性に対処することが重要です。上流のタスクと下流のタスクのフォーミュレーションの違いから生じる異質性は、モデル構造やトレーニングスキームの違いとして現れます。この問題を緩和するために、共有パラメータを凍結したり、下流のタスクを上流のタスクの構造に合わせるなどの手法が一般的です。さらに、アクセスできない上流のデータに対処することも重要です。異なるプロトコルで収集されたデータは、一部の下流のエンティティにはアクセスできない可能性があります。このような場合、一般的なCLの厳格なメモリ制約よりもさらに難しい状況となりますが、公開データセットを使用したり、擬似の例を生成してプロキシの事前トレーニングデータセットを作成するなどの方法が取られます。

LLMの継続的学習において、ドメイン間の知識転移をより効果的に行う方法はあるか?

LLMの継続的学習において、ドメイン間の知識転移をより効果的に行うためには、いくつかのアプローチが考えられます。まず、ドメイン適応型の事前トレーニング（DAP）を活用して、特定のタスクに適したモデルをドメイン固有のデータで事前トレーニングすることが重要です。さらに、モデルの微調整段階で、新しいドメインに適応させるための適切な手法を選択することが重要です。例えば、Continual Fine-Tuning（CFT）の段階で、Continual Instruction Tuning（CIT）やContinual Model Refinement（CMR）などの手法を使用して、モデルを特定のドメインに適応させることができます。また、ドメイン間の知識転移を促進するために、適切な評価プロトコルやベンチマークを使用して、モデルの性能を定量的に評価することも重要です。

LLMの継続的学習を通して、どのような新しい能力が生み出される可能性があるか?

LLMの継続的学習を通して、いくつかの新しい能力が生み出される可能性があります。例えば、継続的な事前トレーニング（CPT）を通じて、モデルが異なる言語コーパスや異なる分野のデータを順次学習することで、モデルの言語理解やドメイン特化能力が向上する可能性があります。また、継続的な微調整（CFT）の段階では、Continual Instruction Tuning（CIT）やContinual Model Refinement（CMR）などの手法を使用して、モデルの特定のタスクにおける性能を向上させることができます。さらに、継続的な学習を通じて、モデルが新しいドメインやタスクに適応し、適切に知識を転送する能力が向上する可能性があります。これにより、モデルの柔軟性や汎用性が向上し、さまざまな実世界の課題に対応できるようになるでしょう。