論文の概要: Test-Time Training on Nearest Neighbors for Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.18466v3
• Date: Fri, 2 Feb 2024 20:28:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-07 06:31:43.954835
• Title: Test-Time Training on Nearest Neighbors for Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルにおける近隣住民のテスト時間訓練
• Authors: Moritz Hardt and Yu Sun
• Abstract要約: Pileデータセットのテキスト埋め込みに基づく大規模分散インデックスを構築する。 テスト入力毎に,本システムは隣人を検索し,テキスト上でモデルを微調整する。 驚くべきことに、20以上の言語モデリングタスクにおいて、20人程度の隣人の検索とトレーニングが大幅にパフォーマンスを向上します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.365366617508663
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Many recent efforts augment language models with retrieval, by adding retrieved data to the input context. For this approach to succeed, the retrieved data must be added at both training and test time. Moreover, as input length grows linearly with the size of retrieved data, cost in computation and memory grows quadratically for modern Transformers. To avoid these complications, we simply fine-tune the model on retrieved data at test time, using its standard training setup. We build a large-scale distributed index based on text embeddings of the Pile dataset. For each test input, our system retrieves its neighbors and fine-tunes the model on their text. Surprisingly, retrieving and training on as few as 20 neighbors, each for only one gradient iteration, drastically improves performance across more than 20 language modeling tasks in the Pile. For example, test-time training with nearest neighbors significantly narrows the performance gap between a small GPT-2 and a GPT-Neo model more than 10 times larger. Sufficient index quality and size, however, are necessary. Our work establishes a first baseline of test-time training for language modeling.
• Abstract（参考訳）: 最近の多くの取り組みは、検索されたデータを入力コンテキストに追加することで、検索による言語モデルを強化している。 このアプローチが成功するためには、取得したデータをトレーニングとテストの両方で追加する必要がある。 さらに、入力長が検索データのサイズに比例して大きくなると、計算コストとメモリコストはモダントランスフォーマーの二次的に増加する。 これらの問題を回避するため、我々は、標準的なトレーニング設定を用いて、検索したデータのモデルをテスト時に微調整する。 Pileデータセットのテキスト埋め込みに基づく大規模分散インデックスを構築する。 テスト入力毎に,本システムは隣人を検索し,テキスト上でモデルを微調整する。 驚いたことに、わずか20人の隣人による検索とトレーニングは、それぞれ1回の勾配イテレーションで、20以上の言語モデリングタスクでパフォーマンスが大幅に向上する。 例えば、隣人のテストタイムトレーニングでは、小さなGPT-2と10倍以上のGPT-Neoモデルのパフォーマンスギャップが大幅に狭まる。 しかし、十分なインデックスの品質とサイズは必要である。 私たちの研究は、言語モデリングのためのテストタイムトレーニングの最初のベースラインを確立します。

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