Maintenir les connaissances du modèle pendant le fine-tuning

Ajuster des modèles volumineux déjà entraînés sur beaucoup de données est une méthode populaire pour des tâches comme le traitement de texte et d'images. Cependant, un problème qui peut se poser durant cet ajustement est que le modèle peut oublier certaines connaissances qu'il a apprises lors de l'entraînement initial. Pour aider à éviter cela, certains mélangent des exemples provenant des données d'entraînement originales pendant l'ajustement. Mais, si ces exemples n'ont pas été oubliés, les inclure peut être contre-productif.

Dans cet article, on discute d'une nouvelle façon de sélectionner quels échantillons des données d'entraînement originales doivent être inclus lors de l'ajustement. On se concentre sur la recherche d'échantillons que le modèle a oubliés et qui ont besoin d'être pratiqués à nouveau, une situation qu'on appelle dommages collatéraux. Notre méthode identifie ces échantillons critiques et aide à garder intactes les connaissances antérieures du modèle pendant qu'il apprend une nouvelle tâche.

#Le problème de l'oubli

Lors de l'ajustement d'un modèle, le but est souvent de l'aider à mieux réaliser une tâche spécifique. Cela se fait généralement en ajustant le modèle à l'aide d'un ensemble de données plus petit et plus ciblé. Le problème survient parce que l'ajustement peut entraîner une baisse de performances sur les tâches précédentes du modèle. Ce souci est souvent appelé oubli catastrophe, signifiant que le modèle perd des capacités importantes qu'il avait auparavant.

Ce problème peut être particulièrement prononcé lorsque l'ensemble de données d'ajustement est biaisé ou ne contient pas assez de variété, menant à un sur-apprentissage. Le sur-apprentissage se produit lorsque le modèle devient trop concentré sur les exemples d'entraînement spécifiques qu'il voit et ne généralise pas bien à de nouvelles données non vues.

#Approche traditionnelle : mélange aléatoire

Une méthode courante pour traiter le problème de l'oubli est de mélanger aléatoirement des échantillons d'entraînement originaux dans la phase d'ajustement. Cela peut aider à rappeler au modèle ses apprentissages antérieurs. Cependant, choisir simplement des échantillons au hasard n'est peut-être pas la meilleure stratégie, car beaucoup d'échantillons pourraient ne pas être affectés par l'ajustement ou pourraient encore être bien mémorisés par le modèle.

Dans notre travail, on examine comment améliorer ce processus en sélectionnant des échantillons de manière plus informée. On introduit une nouvelle technique qui se concentre sur le mélange d'échantillons que le modèle a probablement oubliés. De cette manière, on peut mieux équilibrer le besoin du modèle d'apprendre de nouvelles tâches tout en conservant ses capacités précédentes.

#Présentation de la méthode Mix-CD

Notre méthode proposée, qu'on appelle mix-cd, vise à identifier et à prioriser efficacement les échantillons que le modèle est susceptible d'oublier. Au lieu de sélectionner des échantillons au hasard, mix-cd se concentre sur ceux qui ont déjà subi des dommages durant l'ajustement. On utilise une procédure légère pour estimer quels échantillons tombent dans cette catégorie et ensuite les intégrer dans le processus d'ajustement.

#Dommages collatéraux de haute confiance

Pour rendre notre approche plus efficace, on insiste sur les échantillons qui sont prédites avec une haute confiance par le modèle avant l'ajustement mais qui sont mal prédites par la suite. Ces échantillons de haute confiance sont essentiels car ils représentent des domaines où les connaissances du modèle se sont dégradées de manière significative.

Notre approche s'adapte au fil du temps, ajustant la sélection des échantillons en fonction de la compréhension actuelle du modèle. On suit les performances du modèle sur les exemples d'entraînement tout au long de l'ajustement, s'assurant qu'on se concentre toujours sur les échantillons les plus critiques.

#Réduction des coûts computationnels

Un défi auquel nous faisons face est que l'identification des dommages collatéraux directement peut être coûteuse en termes de calcul. Plutôt que de faire des calculs extensifs pour suivre chaque échantillon durant le processus d'ajustement, nous proposons une méthode pour estimer la distribution de ces échantillons. En utilisant les informations collectées lors des itérations précédentes, on peut éviter des calculs répétés et garder nos coûts computationnels bas.

#Applications du cadre Pré-entrainement-Ajustement

Le cadre pré-entrainement-ajustement est utilisé dans de nombreux domaines, y compris le traitement du langage naturel, la vision par ordinateur, l'imagerie médicale, la reconnaissance vocale, et plus. Des modèles comme BERT et T5 sont souvent utilisés pour des tâches liées au texte, tandis que des modèles tels que ResNet et les transformeurs de vision sont courants pour des tâches liées aux images.

Dans ces applications, il est crucial de conserver les performances sur les tâches originales tout en s'adaptant avec succès aux nouvelles. Notre approche vise à aider à garantir que cela soit possible, quel que soit le domaine d'application spécifique.

#Préservation des performances pré-entraînées

Un des principaux défis en ajustement est de garder les performances du modèle original intactes tout en améliorant les performances sur la nouvelle tâche. Parfois, ignorer le besoin de maintenir les performances sur la tâche originale peut être tentant, surtout si la nouvelle tâche a un nombre limité d'exemples à traiter. Cependant, des recherches montrent que maintenir la performance originale peut prévenir le sur-apprentissage sur le nouveau jeu de données.

Bien qu'il existe différentes stratégies pour éviter l'oubli, comme la régularisation de poids et les techniques de répétition, on se concentre sur les méthodes de répétition. Ces méthodes sont particulièrement utiles pour conserver les connaissances de l'entraînement antérieur en mélangeant des échantillons originaux pendant la phase d'ajustement.

#Importance de la priorisation

Comme on l'a noté précédemment, sélectionner des échantillons au hasard dans les données d'entraînement originales n'est pas la stratégie la plus efficace. L'ensemble de données de pré-entrainement contient une large gamme d'exemples, et pas tous ne contribuent de manière égale au processus d'ajustement.

En examinant les changements de performance durant l'ajustement, on peut voir quels échantillons aident réellement ou nuisent à la capacité du modèle à performer sur les deux tâches. On priorise les échantillons qui sont particulièrement vulnérables à l'oubli-cela nous permet d'obtenir les meilleurs résultats possibles.

#Idées clés derrière notre approche

En développant notre méthode, on s'est concentré sur deux idées principales :

1. Mélanger des échantillons de dommages collatéraux : On propose de se concentrer sur des échantillons qui ont été mal prédites par la version ajustée du modèle, même s'ils étaient correctement prédites auparavant. Ce sont des échantillons que le modèle a "oubliés", et les fournir à nouveau durant l'ajustement peut aider à réactiver les connaissances originales.

2. Se concentrer sur des échantillons de haute confiance : On applique également un filtre de confiance à notre sélection d'échantillons. Les échantillons qui étaient prédites correctement avec une haute confiance lors de la phase d'entraînement originale mais qui sont maintenant mal classées peuvent fournir des informations précieuses pour aider le modèle à retrouver ses anciennes connaissances.

#Procédures de base et principales

On décrit deux procédures principales dans notre méthode : mix-cd-exact et mix-cd-sample.

La méthode mix-cd-exact implique d'identifier directement les échantillons de dommages collatéraux en exécutant des prédictions-cela peut être intensif et pas toujours pratique.

La méthode mix-cd-sample vise à améliorer l'efficacité en estimant quels échantillons subissent des dommages collatéraux sans avoir besoin d'exécuter des prédictions sur chaque échantillon à chaque itération. On suit la performance des échantillons à partir des tours précédents d'ajustement pour ajuster continuellement notre stratégie.

#Stratégies de partitionnement

Pour améliorer encore la sélection des échantillons, on divise les données d'entraînement originales en différentes partitions. En regroupant les échantillons en fonction de leurs caractéristiques, on peut identifier quelle partition est plus susceptible de souffrir de dommages collatéraux. Cela permet une sélection d'échantillons plus ciblée, maximisant l'efficacité globale de l'ajustement.

Certaines stratégies de partitionnement qu'on peut utiliser incluent :

• Perte de pré-entraînement : Regrouper les échantillons en fonction de la performance du modèle original sur eux. Des pertes plus faibles indiquent généralement des échantillons plus faciles à classifier pour le modèle.

• Informations auxiliaires : Utiliser des labels supplémentaires ou des informations contextuelles pour aider à différencier les échantillons. Par exemple, dans une tâche de traduction, on peut grouper des échantillons en fonction de la langue utilisée.

#Expériences et résultats

Pour valider notre méthode, on a réalisé une série d'expériences sur plusieurs tâches, y compris la classification d'images, la classification de texte et la traduction.

Pour chaque tâche, on a ajusté les modèles et évalué leurs performances sur leurs tâches originales et sur les nouvelles. Nos expériences ont démontré que notre méthode mix-cd surpassait le mélange aléatoire et d'autres méthodes de référence dans tous les paramètres.

#Classification d'images

Dans nos expériences de classification d'images, on a pré-entraîné un modèle ResNet et ensuite on l'a ajusté sur une tâche spécifique de classification d'oiseaux. On a trouvé que l'utilisation de la méthode mix-cd permettait à nos modèles de conserver une plus grande précision sur la tâche originale tout en apprenant à classifier les oiseaux efficacement.

#Classification de texte

Pour la tâche de classification de texte, on a pré-entraîné un modèle sur l'inférence de langage naturel et ensuite on l'a ajusté sur un ensemble de données d'énoncés scientifiques. Les résultats ont montré que notre approche surpassait encore une fois les méthodes de mélange aléatoire, permettant au modèle de bien performer sur les deux tâches.

#Traduction

Dans les expériences de traduction, on a appliqué notre méthode à un modèle de traduction multilingue. En suivant la performance du modèle à travers différentes langues, on s'est assuré qu'aucune langue ne subisse de problèmes de performance après l'introduction de nouvelles données d'entraînement.

#Conclusion

Dans cet article, on a présenté une nouvelle manière de conserver des connaissances tout en ajustant des modèles grâce à une stratégie d'échantillonnage efficace. Notre méthode mix-cd se concentre sur l'identification et la priorisation des échantillons que le modèle a oubliés, en mettant l'accent sur les échantillons de dommages collatéraux de haute confiance.

À travers diverses expériences, on a démontré l'efficacité de notre approche pour maintenir les performances sur les tâches originales tout en s'adaptant avec succès aux nouvelles. On croit que notre méthode représente une option précieuse pour les praticiens cherchant à équilibrer les exigences de l'ajustement sans sacrifier les connaissances fondamentales.

Les travaux futurs pourraient explorer davantage comment combiner les méthodes de répétition avec d'autres techniques pour atteindre des performances encore meilleures. Il y a aussi de la place pour enquêter sur le potentiel de ces stratégies dans différentes applications au-delà de celles présentées ici.