言語モデルのファインチューニングを最適化する
新しいアルゴリズムが言語モデルのファインチューニングのためのデータセット効率を向上させる。
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大きな言語モデル(LLM)のファインチューニングは、特定のタスクに使えるようにするための重要なプロセスになってる。でも、これってすごくお金がかかるし、大量のデータと計算能力が必要だから、特にオープンソースコミュニティの人たちには大変な問題だよね。ファインチューニングが特に重要なのは指示チューニングの部分で、モデルがいろんな指示に従ったり会話をしたりするのを学ぶところなんだけど、やっぱりまだ大きな壁があるんだ。
まず大きな問題は、ファインチューニングにかかる高いコスト。これは、モデルが効果的に学ぶために必要なパラメータやデータの量が多いから。従来のアプローチでは、モデルのサイズやデータセットを大きくすることが多いけど、これだとお金がさらにかかるんだよね。オープンソースソフトウェアに依存している多くの組織には、この方法は合わないよ。もう一つの問題は、特に指示に従おうとするモデルの評価が難しいこと。LLMの出力がオープンエンドな性質を持っているから、タスクのパフォーマンスを評価するのが難しいし、現在の評価方法は要約みたいな特定の領域だけに焦点を当てることが多い。
この問題を解決するために、In2Coreという新しいアルゴリズムを紹介するよ。このアルゴリズムは、LLMをトレーニングするための小さくて効果的なデータセットを選ぶのに役立つ。異なるトレーニング例がモデルのパフォーマンスにどれだけ影響を与えるかを見て、モデルの内部の動きを分析することで、各トレーニング例の重要性をランク付けできるんだ。これで、どの例がモデルのトレーニングに最も有益かを特定できるよ。
In2Coreを使うことで、元のトレーニングデータの半分で同じパフォーマンスを達成できることがわかった。さらに、トレーニングデータがテストポイントをどれだけカバーしているかを分析することで、モデルのパフォーマンスについての有益なインサイトを得られることも見つけた。このおかげで、ファインチューニングの効率を改善できるし、モデルのパフォーマンスがどれくらい良いかを理解しやすくなるよ。
背景
LLMはさまざまな言語タスクを扱う能力が素晴らしくて、人気が高まってる。オープンソースのモデルは、これらの先進的なテクノロジーを多くのユーザーにアクセス可能にするのに重要な役割を果たしてる。ファインチューニングはモデルのパフォーマンスを向上させることができるけど、特にカスタマイズされたデータを使うときは難しいし、リソースもたくさん必要なんだ。一つの一般的なファインチューニングの方法が指示チューニングで、これによりモデルが特定のコマンドに従ったり、ユーザーと自然な対話をするようになる。でも、この分野はいまだにいくつかの制限があるんだ。
主な課題は、LLMのファインチューニングにかかる高いコストで、大量のデータやモデルのサイズが影響してる。多くのグループがデータセットやパラメータのサイズを拡大しようとしてるけど、この方法はリソースが限られている場所には実用的じゃないんだ、特にオープンソースコミュニティにいる多くの人たちにはね。
それに、指示に従うモデルの評価も特に難しい。LLMの特徴であるオープンエンド性は、「成功」や「正確さ」を定義するのを難しくする。あるプロンプトに対して複数の受け入れられる応答があることが多いから、従来の評価メトリクスを複雑にしてる。既存の評価セットも設計が難しいことが多く、特にドメイン特有のタスクに焦点を当てるときにそうだ。このような障害がオープンソースモデルの普及を妨げているんだ。
ファインチューニングの負担を軽減するために、多くの人がハードウェアの能力を向上させたり、トレーニングアルゴリズムを調整したりしている。新しいベンチマークや自動評価も導入されているけど、これらのアプローチはトレーニングデータを最適化することを見落としていることが多い。
ハードウェアやアルゴリズムの変更だけに注目するのではなく、もっとデータ中心のアプローチを取るよ。影響関数を使って、異なるトレーニング例がトレーニングされたモデルのパフォーマンスにどれだけ影響を与えるかを調べるんだ。この方法で、タスクに最も関連性のあるトレーニングポイントを特定できる。
影響関数の概要
影響関数は、特定のトレーニングポイントがモデルの全体的なパフォーマンスにどれくらい影響を与えるかを測る統計ツールだ。特定のトレーニング例が除去された場合にモデルの予測がどれだけ変わるかを理解するのに役立つ。影響値を計算することで、どのトレーニングポイントがモデルのパフォーマンスにプラスまたはマイナスの貢献をしているかがわかる。
私たちの作業では、影響関数を使って二つの主要な質問に取り組むよ:
- あるテストセットに対して最も関連性のあるトレーニングポイントはどれ?
- トレーニングセットはテストポイントをどれだけカバーしている?
影響関数を使うことで、重要なトレーニング例に焦点を当ててファインチューニングをより効率的にできるし、トレーニングデータが未見の例をどれだけカバーできるかを評価することで、モデルの知識や学習の一般化能力についてのインサイトも得られる。
私たちのアプローチは、モデルのアーキテクチャを変更したり、トレーニングできるパラメータの数を減らしたりすることに焦点を当てた既存のファインチューニング効率を改善する取り組みを補完するものだ。つまり、私たちの方法は、モデルのパフォーマンスを向上させることを目的とした他の革新的なテクニックとも組み合わせられる。
In2Coreアルゴリズム
私たちが開発したIn2Coreアルゴリズムは、小さくても効果的なトレーニングセットを選ぶことに焦点を当ててる。すべてのトレーニング例が同じように有用ではないという前提に基づいて動作する。影響関数を評価することで、ファインチューニングに最も有益な例を特定できる。
このプロセスは次のステップからなる:
- バリデーションセットを使って各トレーニング例がモデルのパフォーマンスに与える影響を計算する。
- 影響値に基づいてトレーニングポイントをランク付けする。
- トップにランクされたポイントを選んで、小さなトレーニングデータセットを作成する。
この方法を使うことで、大幅にデータを減らしながら高いパフォーマンスを維持できる。データ選択にターゲットを絞ることで、モデルの効果を損なうことなくトレーニング効率を向上させられる。
実験設定
私たちのアルゴリズムを実装するために、異なるモデルを大きなデータセットのサブセットを使ってファインチューニングする。大きなデータセットは、ランダムに選ばれた対話から構成されるフルなトレーニングセットだ。ファインチューニングしたモデルを別の評価セットでテストして、そのパフォーマンスを測る。
モデルのパフォーマンスを評価するために、困惑度という指標を使う。困惑度は、モデルが一連の例をどれだけうまく予測できるかを定量化し、値が低いほどパフォーマンスが良いことを示す。異なるコアセット選択戦略でトレーニングされたモデルの困惑度スコアを比較することで、私たちの方法の効果を評価できる。
結果と考察
私たちの実験では、In2Coreアルゴリズムを使うことでトレーニング効率が大幅に向上することが示された。減少したデータセットでトレーニングされたモデルと、フルデータセットでトレーニングされたモデルを比較すると、より小さなトレーニングセットが困惑度に関して同等のパフォーマンスを発揮することがわかった。
特に、トップの影響力のあるトレーニングポイントを使ってトレーニングされたモデルは、ランダムに選ばれたポイントでトレーニングされたモデルよりも一貫して低い困惑度スコアを達成する。これは、影響に基づいてトレーニング例を選ぶことが、モデルのパフォーマンスを改善するのに重要だということを示している。
トレーニングセットにおける影響値を分析すると、ほとんどの例がモデルのパフォーマンスにプラスに貢献していることがわかる。でも、トレーニングの結果に悪影響を及ぼすポイントもいくつかあって、こうしたあまり関連性のないか有害な例はモデルの学習を劣化させることがあるから、トレーニングデータの選択を慎重に行う必要がある。
さらに、私たちのトレーニング方法が転送効果を持つことも分かった。つまり、トレーニングポイントを選ぶために小さなモデルを参照にしても、役立つデータポイントを効果的に特定できる。これは特に優れた発見で、大きなモデルを最初からトレーニングすることにかかるコストを節約できる。
モデルカバレッジ分析
トレーニング効率を改善するだけでなく、私たちの方法を使ってトレーニング済みモデルがテストセットをどれだけカバーできているかを評価することもできる。これには、トレーニング例が与えられたテストポイントに適しているかどうかを評価することが含まれていて、モデルが未見のデータに一般化できる能力についての洞察を提供する。
カバレッジを分析するために、トレーニングセットが各テストポイントに与える平均影響を計算する。これにより、トレーニングデータがテスト例とどれだけ一致しているかを明確に示す信号が得られる。結果として、影響値が伝統的な方法、例えばセマンティック類似性よりもモデルカバレッジのより正確な測定になっていることが示された。
私たちの発見は、影響値とモデルがさまざまなテストポイントに一般化する能力との間に強い関係があることを示している。これによって、影響関数はモデルのパフォーマンスを評価するための強力なツールとして機能し、実務者がトレーニングに最も役立つデータポイントを見つけ出すのに役立つ。
結論
この研究は、大きな言語モデルをトレーニングする際のデータ選択の重要性を浮き彫りにしている。In2Coreアルゴリズムの導入を通じて、実際にはかなり少ないデータを使って効果的なモデルをトレーニングすることが可能であることを示した。さまざまなトレーニング例の影響を分析することで、どのポイントがモデルのパフォーマンスに最も貢献するかを特定できる。
さらに、私たちの方法はモデルカバレッジを評価する手段を提供し、トレーニングデータが意図されたテスト条件とどれだけ一致しているかを確保する。影響関数をトレーニングプロセスに統合することで、効率を向上させ、モデルの能力についてのより良い洞察を得ることができる。
全体として、私たちの発見は、ターゲットを絞ったデータ選択がLLMのファインチューニングをより広いオーディエンスにアクセス可能にする可能性を強調している。合成データの使用が増える中で、高品質なトレーニング例を特定して保持する能力はますます重要になってきて、私たちのアプローチがその方向に一歩前進していると信じている。
タイトル: In2Core: Leveraging Influence Functions for Coreset Selection in Instruction Finetuning of Large Language Models
概要: Despite advancements, fine-tuning Large Language Models (LLMs) remains costly due to the extensive parameter count and substantial data requirements for model generalization. Accessibility to computing resources remains a barrier for the open-source community. To address this challenge, we propose the In2Core algorithm, which selects a coreset by analyzing the correlation between training and evaluation samples with a trained model. Notably, we assess the model's internal gradients to estimate this relationship, aiming to rank the contribution of each training point. To enhance efficiency, we propose an optimization to compute influence functions with a reduced number of layers while achieving similar accuracy. By applying our algorithm to instruction fine-tuning data of LLMs, we can achieve similar performance with just 50% of the training data. Meantime, using influence functions to analyze model coverage to certain testing samples could provide a reliable and interpretable signal on the training set's coverage of those test points.
著者: Ayrton San Joaquin, Bin Wang, Zhengyuan Liu, Nicholas Asher, Brian Lim, Philippe Muller, Nancy Chen
最終更新: Aug 7, 2024
言語: English
ソースURL: https://arxiv.org/abs/2408.03560
ソースPDF: https://arxiv.org/pdf/2408.03560
ライセンス: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
変更点: この要約はAIの助けを借りて作成されており、不正確な場合があります。正確な情報については、ここにリンクされている元のソース文書を参照してください。
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