論文の概要: An Empirical Study of Catastrophic Forgetting in Large Language Models During Continual Fine-tuning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.08747v5
• Date: Sun, 05 Jan 2025 04:09:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-07 17:03:44.708042
• Title: An Empirical Study of Catastrophic Forgetting in Large Language Models During Continual Fine-tuning
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルにおける連続的微調整時の破滅的蓄積に関する実証的研究
• Authors: Yun Luo, Zhen Yang, Fandong Meng, Yafu Li, Jie Zhou, Yue Zhang,
• Abstract要約: カタストロフィック・ナッシング(英: Catastrophic forgetting、CF)は、機械学習において、モデルが以前に学習した情報を忘れたときに発生する現象である。 本研究では,大規模言語モデルにおける連続的調律時の忘れ現象を実験的に評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 70.48605869773814
• License:
• Abstract: Catastrophic forgetting (CF) is a phenomenon that occurs in machine learning when a model forgets previously learned information while acquiring new knowledge for achieving a satisfactory performance in downstream tasks. As large language models (LLMs) have demonstrated remarkable performance, it is intriguing to investigate whether CF exists during the continual instruction tuning of LLMs. This study empirically evaluates the forgetting phenomenon in LLMs' knowledge during continual instruction tuning from the perspectives of domain knowledge, reasoning, and reading comprehension. The experiments reveal that catastrophic forgetting is generally observed in LLMs ranging from 1b to 7b parameters. Surprisingly, as the model scale increases, the severity of forgetting intensifies in such a model sale range which may result from the much significant initial performance in the larger LLM. Comparing the decoder-only model BLOOMZ with the encoder-decoder model mT0, BLOOMZ exhibits less forgetting and retains more knowledge. Interestingly, we also observe that LLMs can mitigate language biases, such as gender bias, during continual fine-tuning. Furthermore, our findings indicate that general instruction tuning can help alleviate the forgetting phenomenon in LLMs during subsequent fine-tuning.
• Abstract（参考訳）: カタストロフィック・ナッシング(CF)は、機械学習において、モデルが学習した情報を忘れ、下流のタスクで満足なパフォーマンスを達成するための新しい知識を得たときに起こる現象である。 大規模言語モデル(LLM)は顕著な性能を示しており、LCMの連続的な命令チューニング中にCFが存在するかどうかを調査することは興味深い。 本研究は,ドメイン知識,推論,読書理解の観点から,連続的指導指導におけるLLMの知識の忘れ現象を実証的に評価する。 実験の結果, 1b から 7b までの LLM では, 破滅的忘れ込みが一般的に見られることがわかった。 驚くべきことに、モデルスケールが大きくなるにつれて、そのようなモデル販売範囲において、忘れることの重大さが増す。 デコーダのみのモデルBLOOMZとエンコーダ-デコーダモデルmT0を比較すると、BLOOMZは忘れられにくく、より多くの知識を保持する。 また,ジェンダーバイアスなどの言語バイアスを連続的な微調整中に緩和することができることも注目する。 さらに,本研究は,後続の微調整におけるLLMの忘れ現象を緩和する上で,汎用的な指導チューニングが有効であることが示唆された。

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