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モメンタムフィルター最適化: LLMでの忘却を防ぐ新しいアプローチ

MoFOは、大規模言語モデルがファインチューニング中に知識を保持しつつ、パフォーマンスを失わないように助けるよ。

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大規模言語モデル（LLM）は、テキストを理解したり生成したりするのにすごい能力を発揮する高度なツールだよ。このモデルは主に2つのステップを踏むんだ。最初に膨大なテキストを使って事前学習をして、その後、特定のデータセットを使ってファインチューニングして特定の仕事に特化させるんだ。

でも、ファインチューニングの過程で、事前学習で学んだことを忘れちゃうことがあるんだ。これが全体的な能力に影響を与えちゃうから、ファインチューニング中の忘却の問題は重要な研究テーマになってる。

忘却の問題

LLMがファインチューニングされると、事前学習で得た一部の知識を失っちゃうことがある。これが重要な問題なんだ。というのも、モデルがいろんなタスクをうまくこなす能力に影響を与えちゃうから。研究者たちはこれを解決するためにいろんなアプローチを考えてる。一般的な戦略には、事前学習時のデータをファインチューニング中に使うリプレイベースの方法や、モデルが以前の知識を保つのを助けるためにトレーニングプロセスに制約を加える正則化ベースの方法があるよ。

リプレイベースの方法は、オープンソースのLLMの多くが事前学習データを完全には公開していないから、難しいこともあるんだ。データがあったとしても、ファインチューニング中に使うのは計算リソース的にコストがかかることもあるし、正則化の方法は、元の損失関数を大きく変えすぎるとファインチューニングタスクのパフォーマンスが悪くなることがあるんだ。

モメンタムフィルタードオプティマイザー（MoFO）の紹介

忘却の問題を解決するために、モメンタムフィルタードオプティマイザー（MoFO）という新しい方法を提案するよ。他の方法とは違って、MoFOは事前学習データにアクセスする必要がなく、元の損失関数を変更しないから、ファインチューニングタスクでのパフォーマンスを維持できるんだ。

MoFOの主なアイデアは、どのモデルのパラメータを更新するかをモメンタムに基づいて選ぶことだよ。ファインチューニングの各ステップで、MoFOはモメンタムの値が最も高いパラメータを選んで更新する。こうすることで、他のパラメータが事前学習時の状態に近いままに保たれて、忘却のリスクが減るんだ。

実験では、MoFOが事前学習で得た知識を保持しつつ、ファインチューニングタスクでも良いパフォーマンスを出すことをさまざまなテストを通じて示したよ。

MoFOの動作

MoFOはモデルのパラメータを異なる部分に分けて運営するんだ。各部分では、モメンタムの値が最も高いパラメータだけを更新候補として選ぶ。これによって、現在のモデルの状態と事前学習されたモデルの距離を減らすことを目指しているんだ。だから、ファインチューニングプロセスが以前の知識を忘れにくい形で進むんだ。

MoFOがこれを達成できる理由の1つは、パラメータがファインチューニングの損失に与える影響を活用していることだよ。特定のパラメータ設定がより良いパフォーマンスにつながることがあって、MoFOはその設定に向かってモデルを導くように、更新するパラメータを慎重に選んでるんだ。

実験結果

MoFOを他の一般的なファインチューニング方法と比較するために、広範な実験を行ったよ。いくつかのモデルとデータセットを使って、各方法がファインチューニングの効果と忘却の程度をどう表すかを評価した。

特定のデータセットでのファインチューニング

実験にはPythia-160mというモデルを使ったんだ。このモデルをFLANという大きなデータセットのサブセットでファインチューニングしたよ。MoFOと伝統的なオプティマイザー（例えばAdamやLion）を使った場合の違いを比較したんだ。結果として、MoFOはファインチューニングの損失において似たようなパフォーマンスを得ただけでなく、事前学習モデルの設定に近い状態を保つことができた。

忘却の評価

MoFOがどれだけ忘却を防いだかを理解するために、一般常識の推論が必要なタスク（HellaSwagやARC-Challengeなど）でモデルのパフォーマンスも評価したよ。調査結果は、MoFOがAdamやLionでファインチューニングされたモデルに比べて、精度の低下が少なかったことを示して、事前学習の知識をよりよく保持してたことを示してる。

パラメータの動きの重要性

MoFOの重要な側面の1つは、ファインチューニング中にパラメータがどれだけ動くかに注目していることだ。モデルのパラメータが事前学習の値から遠く離れすぎると、忘却のリスクが高まることが観察されてるんだ。MoFOは戦略的に小さなパラメータセットを更新することで、他のパラメータを安定させて元の値に近づけるんだ。

大きなパラメータ空間の動きを避けることで、MoFOはファインチューニング中の忘却を効果的に減らすことができる。実験では、MoFOを使うモデルは他のオプティマイザーを使ったモデルに比べて、さまざまなタスクでのパフォーマンスのばらつきが少ないことが示されたよ。

結論と今後の方向性

要するに、モメンタムフィルタードオプティマイザー（MoFO）は、ファインチューニング中の大規模言語モデルの忘却の問題を解決するための有望なアプローチを提供するよ。最もモメンタムの大きいパラメータに焦点を当てて、損失関数の変更を避けることで、MoFOは事前学習の知識を保ちながら特定のタスクで強いパフォーマンスを発揮できるんだ。

この分野が進むにつれて、MoFOの方法をさらに洗練させたり強化したりする機会があるよ。将来的には、パフォーマンス向上のための追加戦略やマルチモーダルなコンテキストでの潜在的な応用、収束特性の深い調査が探求されるかもしれない。MoFOのような方法の継続的な開発は、さまざまなアプリケーションでより強力で能力のある言語モデルを生み出すかもしれないね。

オリジナルソース

タイトル: MoFO: Momentum-Filtered Optimizer for Mitigating Forgetting in LLM Fine-Tuning

概要: Recently, large language models (LLMs) have demonstrated remarkable capabilities in a wide range of tasks. Typically, an LLM is pre-trained on large corpora and subsequently fine-tuned on task-specific datasets. However, during fine-tuning, LLMs may forget the knowledge acquired in the pre-training stage, leading to a decline in general capabilities. To address this issue, we propose a new fine-tuning algorithm termed Momentum-Filtered Optimizer (MoFO). The key idea of MoFO is to iteratively select and update the model parameters with the largest momentum magnitudes. Compared to full-parameter training, MoFO achieves similar fine-tuning performance while keeping parameters closer to the pre-trained model, thereby mitigating knowledge forgetting. Unlike most existing methods for forgetting mitigation, MoFO combines the following two advantages. First, MoFO does not require access to pre-training data. This makes MoFO particularly suitable for fine-tuning scenarios where pre-training data is unavailable, such as fine-tuning checkpoint-only open-source LLMs. Second, MoFO does not alter the original loss function. This could avoid impairing the model performance on the fine-tuning tasks. We validate MoFO through rigorous convergence analysis and extensive experiments, demonstrating its superiority over existing methods in mitigating forgetting and enhancing fine-tuning performance.

著者: Yupeng Chen, Senmiao Wang, Zhihang Lin, Zeyu Qin, Yushun Zhang, Tian Ding, Ruoyu Sun

最終更新: 2024-07-31 00:00:00

言語: English

ソースURL: https://arxiv.org/abs/2407.20999

ソースPDF: https://arxiv.org/pdf/2407.20999

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。

オープンアクセスの相互運用性を利用させていただいた arxiv に感謝します。

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