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大規模言語モデルの教師ありファインチューニングと選好学習における忘却の軽減


核心概念
大規模言語モデル(LLM)の事後学習における、教師ありファインチューニング(SFT)と選好学習(RLHFまたはDPO)を逐次的に行う従来の手法は、一方の学習がもう一方の学習によって忘却されるため、両者のトレードオフの観点から最適ではない。本稿では、この問題に対処するため、SFTとDPOの同時学習フレームワークを提案する。
要約

大規模言語モデルの教師ありファインチューニングと選好学習における忘却の軽減

本稿は、大規模言語モデル(LLM)の事後学習における、教師ありファインチューニング(SFT)と選好学習(RLHFまたはDPO)のトレードオフに関する研究論文である。

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本研究は、LLMの事後学習において、SFTと選好学習を逐次的に行う従来の手法が、一方の学習効果を忘却してしまう問題に対処し、両方の学習効果を最大化する新しい学習フレームワークを提案することを目的とする。
本稿では、SFTとDPOの同時学習フレームワークとして、ALRIGHTとMAXRIGHTの2つのアルゴリズムを提案する。ALRIGHTは、両方の目的関数を交互に最適化することで、指定されたトレードオフ比を実現する。MAXRIGHTは、各反復において、より最適化が進んでいない目的関数を適応的に選択して最適化する。

抽出されたキーインサイト

by Heshan Ferna... 場所 arxiv.org 10-22-2024

https://arxiv.org/pdf/2410.15483.pdf
Mitigating Forgetting in LLM Supervised Fine-Tuning and Preference Learning

深掘り質問

LLMの規模がさらに大きくなった場合、提案手法の有効性や計算コストはどう変化するのか?

LLMの規模がさらに大きくなった場合、提案手法の有効性はさらに高まる可能性があります。これは、大規模なLLMは表現能力が高く、SFTと選好学習の両方に対してより高い性能を達成できる可能性があるためです。ALRIGHTやMAXRIGHTは、これらのタスクを同時に行うことで、それぞれのタスクに対する最適化を阻害することなく、両方のタスクにおいて高い性能を達成することを目指しています。 一方、計算コストは、モデルの規模が大きくなるにつれて増加します。特に、Mixのように、SFTと選好学習の両方の計算グラフを同時に構築する手法は、メモリ使用量が非常に大きくなるため、大規模なLLMでは適用が困難になる可能性があります。 しかし、ALRIGHTやMAXRIGHTは、SFTと選好学習を交互に最適化するため、Mixに比べてメモリ使用量を大幅に削減できます。さらに、MAXRIGHTは、性能に基づいて最適化する目的を動的に選択するため、計算効率が向上する可能性があります。 ただし、大規模なLLMにおいても、MAXRIGHTの最大評価ステップの頻度を適切に設定する必要があることに注意が必要です。最大評価ステップの頻度が高すぎると、評価に時間がかかり、全体の学習時間が増加する可能性があります。一方、頻度が低すぎると、最適化が非効率になり、性能が低下する可能性があります。

SFTと選好学習以外にも、LLMの事後学習には様々なタスクが存在するが、提案手法はそれらのタスクに対しても有効性を示すことができるのか?

提案手法は、SFTと選好学習以外にも、複数の目的関数を持ち、かつそれらのバランスが重要なLLMの事後学習タスクに対して有効性を示す可能性があります。 例えば、以下のようなタスクが考えられます。 知識の注入と一貫性: LLMに外部知識を注入するタスクと、LLMの出力が事実に基づいていることを保証するタスクは、しばしばトレードオフの関係にあります。提案手法は、これらのタスクを同時に行うことで、両方のバランスを保ちながら学習を進めることができます。 スタイル転移と内容維持: LLMの出力スタイルを別のスタイルに転移するタスクと、元の情報を保持するタスクも、トレードオフの関係にあります。提案手法を用いることで、両方のバランスを保ちながら学習を進めることができます。 これらのタスクに対して、ALRIGHTやMAXRIGHTを適用するには、それぞれのタスクに対応する目的関数を定義する必要があります。そして、それらの目的関数の線形結合を最小化するように、モデルを学習します。 ただし、タスクによっては、目的関数の設計が難しい場合や、提案手法が有効に機能しない場合も考えられます。そのため、具体的なタスクに対しては、実験を通して提案手法の有効性を検証する必要があります。

本研究で提案された同時学習フレームワークは、LLM以外の機械学習モデルの学習にも応用できる可能性があるか?

はい、本研究で提案された同時学習フレームワークは、LLM以外の機械学習モデルの学習にも応用できる可能性があります。特に、複数の目的関数を持ち、かつそれらのバランスが重要なタスクに対して有効と考えられます。 例えば、以下のようなタスクが考えられます。 マルチタスク学習: 複数の関連するタスクを同時に学習する際に、各タスクの性能のバランスを調整する必要がある場合に適用できます。 敵対的学習: 生成モデルと識別モデルを同時に学習する敵対的生成ネットワーク(GAN)など、複数のモデルの性能のバランスが重要なタスクに適用できます。 強化学習: 報酬を最大化することと、探索と活用のバランスを調整することを同時に行う必要がある強化学習タスクに適用できます。 これらのタスクに対して、ALRIGHTやMAXRIGHTを適用するには、それぞれのタスクに対応する目的関数を定義する必要があります。そして、それらの目的関数の線形結合を最小化するように、モデルを学習します。 ただし、LLM以外のモデルに適用する場合、モデルの構造や学習アルゴリズムによって、提案手法の有効性が異なる可能性があります。そのため、具体的なタスクに対しては、実験を通して提案手法の有効性を検証する必要があります。
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