Skalierung der Datendiversität für das Fine-Tuning von Sprachmodellen zur Ausrichtung auf den Menschen
Die Erhöhung der Anzahl der Antworten führt zu einer größeren Verbesserung der Leistung von Sprachmodellen bei der Ausrichtung auf menschliche Präferenzen als die Erhöhung der Anzahl der Eingabeaufforderungen, bei gleichem Gesamtumfang der Annotationen.
Untersuchung der Generalisierung von atomaren Fähigkeiten auf komplexe Reasoning-Aufgaben
Sprachmodelle zeigen Schwächen bei komplexen Reasoning-Aufgaben, die eine Kombination verschiedener atomarer Fähigkeiten erfordern. Obwohl diese atomaren Fähigkeiten durch gezielte Schulung verbessert werden können, ist es unklar, ob die Modelle diese Fähigkeiten dann auch auf komplexe Aufgaben übertragen können.
Effiziente und skalierbare Strategien zum kontinuierlichen Vortrainieren großer Sprachmodelle
Eine einfache und skalierbare Kombination aus Lernraten-Aufwärmung, Lernraten-Reduzierung und Replay früherer Daten ermöglicht es, kontinuierlich vortrainierte Sprachmodelle zu erhalten, deren Leistung mit der von komplett neu trainierten Modellen vergleichbar ist, bei deutlich geringerem Rechenaufwand.
Effizientes Feintuning zur Bearbeitung von Sprachmodellen
Reines Feintuning kann eine leistungsfähige Methode zur Bearbeitung von Sprachmodellen sein, wenn man den Fokus von Modellen und Algorithmen auf Trainingsziele und Datenerweiterung verlagert.
Implizite Verzerrung der Vorhersage des nächsten Tokens
Die Arbeit untersucht die implizite Verzerrung von Gradientenabstiegsverfahren beim Training von Sprachmodellen mit der Methode der Vorhersage des nächsten Tokens. Sie zeigt, dass unter bestimmten Bedingungen der Trainingsdaten der Gradientenabstieg zu einer Lösung konvergiert, die einer Stützvektormaschinenlösung entspricht.
