핵심 개념
オンライン適応は、モデルのパフォーマンスを向上させるために重要であり、メモリの役割が大きい。
초록
Google DeepMindによる研究では、言語モデルのオンライン適応に焦点を当てています。この手法は、トレーニングと評価データ間の分布シフトを考慮する際に特に有益であることが強調されています。オンライン適応は、パラメータを一時的に変化する状態にし、記憶内のコンテキスト長を拡張し、神経科学の記憶概念とも一致する形式を提供します。実験的研究では、オンライン適応が特に興味深い場面を明らかにしています。また、異なる手法やアプローチがどのようなトレードオフをもたらすかも探求されています。
통계
ペアレントロント: 2048トークンごとに処理されるTransformer-XLスタイルはOverlappingよりも20k〜70k少ない累積損失を示す。
パフォーマンスvs.コンピュート(FLOPs): オンライン学習は常にモデルのパフォーマンスを向上させます。
ログロス: 動的評価ではLoRAモデルが完全な微調整よりも低い性能を示すが、静的モデルよりも高い性能を発揮します。
인용구
"オンライン適応は常にモデルのパフォーマンス向上に寄与します。"
"動的評価ではLoRAモデルが完全な微調整よりも低い性能を示すが、静的モデルよりも高い性能を発揮します。"