論文の概要: Large Language Models with Controllable Working Memory

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.05110v1
• Date: Wed, 9 Nov 2022 18:58:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-10 15:53:22.291454
• Title: Large Language Models with Controllable Working Memory
• Title（参考訳）: 制御可能な作業メモリを備えた大規模言語モデル
• Authors: Daliang Li, Ankit Singh Rawat, Manzil Zaheer, Xin Wang, Michal Lukasik, Andreas Veit, Felix Yu, Sanjiv Kumar
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、自然言語処理(NLP)の一連のブレークスルーをもたらした。 これらのモデルをさらに切り離すのは、事前訓練中に内在する膨大な量の世界的知識だ。 モデルの世界知識が、文脈で提示された事実情報とどのように相互作用するかは、まだ解明されていない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 64.71038763708161
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) have led to a series of breakthroughs in natural language processing (NLP), owing to their excellent understanding and generation abilities. Remarkably, what further sets these models apart is the massive amounts of world knowledge they internalize during pretraining. While many downstream applications provide the model with an informational context to aid its performance on the underlying task, how the model's world knowledge interacts with the factual information presented in the context remains under explored. As a desirable behavior, an LLM should give precedence to the context whenever it contains task-relevant information that conflicts with the model's memorized knowledge. This enables model predictions to be grounded in the context, which can then be used to update or correct specific model predictions without frequent retraining. By contrast, when the context is irrelevant to the task, the model should ignore it and fall back on its internal knowledge. In this paper, we undertake a first joint study of the aforementioned two properties, namely controllability and robustness, in the context of LLMs. We demonstrate that state-of-the-art T5 and PaLM (both pretrained and finetuned) could exhibit poor controllability and robustness, which do not scale with increasing model size. As a solution, we propose a novel method - Knowledge Aware FineTuning (KAFT) - to strengthen both controllability and robustness by incorporating counterfactual and irrelevant contexts to standard supervised datasets. Our comprehensive evaluation showcases the utility of KAFT across model architectures and sizes.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、その優れた理解と生成能力のために、自然言語処理(NLP)の一連のブレークスルーをもたらした。 注目すべきは、これらのモデルをさらに分けているのは、事前訓練中に内在する膨大な量の世界的知識だ。 多くのダウンストリームアプリケーションは、基礎となるタスクのパフォーマンスを補助する情報コンテキストをモデルに提供するが、モデルの世界知識がコンテキストで提示される事実情報とどのように相互作用するかはまだ検討されていない。 望ましい振る舞いとして、LLMは、モデルが記憶した知識と矛盾するタスク関連情報を含む場合、コンテキストに優先順位を与えるべきである。 これにより、モデル予測をコンテキストにグラウンド化することが可能になり、頻繁に再トレーニングすることなく、特定のモデル予測を更新または修正することができる。 対照的に、コンテキストがタスクと無関係である場合、モデルはそれを無視し、内部知識にフォールバックするべきである。 本稿では, 上記の2つの特性,すなわち可制御性と頑健性について, LLMの文脈での最初の共同研究を行う。 我々は,最先端のT5およびPaLM(どちらも事前訓練および微調整)が,モデルサイズの増加とともにスケールしない制御性と堅牢性を示すことを示した。 そこで本研究では,標準教師付きデータセットに非現実的・無関係なコンテキストを組み込むことにより,制御性とロバスト性を両立させる新しい手法であるKnowledge Aware FineTuning(KAFT)を提案する。 当社の総合評価では,kaftがモデルアーキテクチャとサイズにまたがる有用性を示す。

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