論文の概要: How Abilities in Large Language Models are Affected by Supervised Fine-tuning Data Composition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.05492v3
• Date: Fri, 19 Jan 2024 06:06:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-22 18:55:43.811383
• Title: How Abilities in Large Language Models are Affected by Supervised Fine-tuning Data Composition
• Title（参考訳）: 教師付き微調整データ構成による大規模言語モデルの能力への影響
• Authors: Guanting Dong, Hongyi Yuan, Keming Lu, Chengpeng Li, Mingfeng Xue, Dayiheng Liu, Wei Wang, Zheng Yuan, Chang Zhou, Jingren Zhou
• Abstract要約: 本研究は, 教師付き微調整における数学的推論, コード生成, 一般人適応能力間のデータ合成の相互作用に着目した。 我々の実験では、異なる能力のスケールが異なり、より大きなモデルでは、通常、同じ量のデータで優れたパフォーマンスを示す。 その結果, 合成データの量は, 合成比よりも性能に影響を及ぼすことが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 67.02182566213268
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) with enormous pre-training tokens and parameters emerge diverse abilities, including math reasoning, code generation, and instruction following. These abilities are further enhanced by supervised fine-tuning (SFT). While the open-source community has explored ad-hoc SFT for enhancing individual capabilities, proprietary LLMs exhibit versatility across various skills. Therefore, understanding the facilitation of multiple abilities via SFT is paramount. In this study, we specifically focuses on the interplay of data composition between mathematical reasoning, code generation, and general human-aligning abilities during SFT. We propose four intriguing research questions to explore the association between model performance and various factors including data amount, composition ratio, model size and SFT strategies. Our experiments reveal that distinct capabilities scale differently and larger models generally show superior performance with same amount of data. Mathematical reasoning and code generation consistently improve with increasing data amount, whereas general abilities plateau after roughly a thousand samples. Moreover, we observe data composition appears to enhance various abilities under limited data conditions, yet can lead to performance conflicts when data is plentiful. Our findings also suggest the amount of composition data influences performance more than the composition ratio. In analysis of SFT strategies, we find that sequentially learning multiple skills risks catastrophic forgetting. Our proposed Dual-stage Mixed Fine-tuning (DMT) strategy offers a promising solution to learn multiple abilities with different scaling patterns.
• Abstract（参考訳）: 膨大な事前学習トークンとパラメータを持つ大規模言語モデル(LLM)は、数学の推論、コード生成、命令フォローを含む多様な能力を生み出します。 これらの能力はsft(supervised fine-tuning)によってさらに強化される。 オープンソースコミュニティは、個々の能力を向上するためのアドホックなSFTを探してきたが、プロプライエタリなLLMは様々なスキルにまたがって多芸性を示している。 したがって、複数の能力をSFTで理解することが最重要である。 本研究では,SFTにおける数学的推論,コード生成,一般人適応能力間のデータ合成の相互作用に着目した。 本研究では,モデル性能とデータ量,構成比,モデルサイズ,sft戦略など様々な要因との関係を検討するため,興味深い4つの質問を提案する。 我々の実験では、異なる能力は異なるスケールでスケールし、より大きなモデルは一般に同じ量のデータで優れたパフォーマンスを示します。 数学的推論とコード生成はデータ量の増加によって一貫して改善され、一般的な能力はおよそ1000のサンプルの後に高まる。 また,データ構成は限られたデータ条件下では様々な能力を高めるように見えるが,データが豊富である場合には性能の衝突を引き起こす可能性がある。 また,合成データ量が合成率よりも性能に与える影響も示唆した。 SFT 戦略の分析では,複数のスキルを逐次学習すると破滅的な忘れが生ずる。 提案するdual-stage mixed fine-tuning (dmt)戦略は,スケーリングパターンが異なる複数の能力を学ぶための有望なソリューションを提供する。

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