論文の概要: Characterizing Learning Curves During Language Model Pre-Training: Learning, Forgetting, and Stability

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.15419v1
• Date: Tue, 29 Aug 2023 16:24:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-30 13:12:10.767146
• Title: Characterizing Learning Curves During Language Model Pre-Training: Learning, Forgetting, and Stability
• Title（参考訳）: 言語モデル事前学習中の学習曲線の特徴付け:学習、忘れ、安定性
• Authors: Tyler A. Chang, Zhuowen Tu, Benjamin K. Bergen
• Abstract要約: より長く一貫性のあるテキストを生成するために学習する前に,言語モデルが短い反復句を生成するのを観察する。 我々は、個々のトークンに対する学習曲線の最終的な前提、内部変動、取得年齢、忘れやすさ、およびクロスラン変動を、文脈において定量化する。 我々の研究は、言語モデルの事前学習のダイナミクスをより深く理解し、安定な言語モデルの実践的な展開を知らせます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.68721131100346
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: How do language models learn to make predictions during pre-training? To study this question, we extract learning curves from five autoregressive English language model pre-training runs, for 1M tokens in context. We observe that the language models generate short repetitive phrases before learning to generate longer and more coherent text. We quantify the final surprisal, within-run variability, age of acquisition, forgettability, and cross-run variability of learning curves for individual tokens in context. More frequent tokens reach lower final surprisals, exhibit less variability within and across pre-training runs, are learned earlier, and are less likely to be "forgotten" during pre-training. Higher n-gram probabilities further accentuate these effects. Independent of the target token, shorter and more frequent contexts correlate with marginally more stable and quickly acquired predictions. Effects of part-of-speech are also small, although nouns tend to be acquired later and less stably than verbs, adverbs, and adjectives. Our work contributes to a better understanding of language model pre-training dynamics and informs the deployment of stable language models in practice.
• Abstract（参考訳）: 事前学習中に言語モデルはどのように予測をするか? 本研究では,5つの自己回帰型英語モデルから学習曲線を抽出し,文脈における1Mトークンについて検討する。 より長く一貫性のあるテキストを生成するために学習する前に,言語モデルが短い反復句を生成するのを観察する。 コンテキスト内の個々のトークンに対する学習曲線の最終的な超越性、内部変動性、獲得年齢、忘れやすさ、クロスラン変動性を定量化する。 より頻繁なトークンは最終段階の低い値に到達し、事前トレーニング実行中の変動が少なく、早期に学習され、事前トレーニング中に「忘れられる」可能性が低い。 高いn-gram確率はこれらの効果をさらに強調する。 ターゲットトークンとは独立して、より短く頻繁なコンテキストは、より安定で素早く取得された予測と相関する。 部分音声の効果も小さいが、名詞は動詞、副詞、形容詞よりも遅く、安定しない傾向にある。 我々の研究は、言語モデルの事前学習のダイナミクスをより深く理解し、安定な言語モデルの実践的な展開を知らせます。

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