論文の概要: TRACE: A Comprehensive Benchmark for Continual Learning in Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.06762v1
• Date: Tue, 10 Oct 2023 16:38:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-11 14:36:40.677766
• Title: TRACE: A Comprehensive Benchmark for Continual Learning in Large Language Models
• Title（参考訳）: TRACE:大規模言語モデルにおける継続的学習のための総合ベンチマーク
• Authors: Xiao Wang, Yuansen Zhang, Tianze Chen, Songyang Gao, Senjie Jin, Xianjun Yang, Zhiheng Xi, Rui Zheng, Yicheng Zou, Tao Gui, Qi Zhang, Xuanjing Huang
• Abstract要約: 調整された大規模言語モデル(LLM)は、タスク解決、指示に従うこと、安全性を確保することにおいて、例外的な能力を示す。 既存の連続学習ベンチマークでは、LLMをリードする上で十分な課題が欠如している。 LLMにおける継続学習を評価するための新しいベンチマークであるTRACEを紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 52.734140807634624
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Aligned large language models (LLMs) demonstrate exceptional capabilities in task-solving, following instructions, and ensuring safety. However, the continual learning aspect of these aligned LLMs has been largely overlooked. Existing continual learning benchmarks lack sufficient challenge for leading aligned LLMs, owing to both their simplicity and the models' potential exposure during instruction tuning. In this paper, we introduce TRACE, a novel benchmark designed to evaluate continual learning in LLMs. TRACE consists of 8 distinct datasets spanning challenging tasks including domain-specific tasks, multilingual capabilities, code generation, and mathematical reasoning. All datasets are standardized into a unified format, allowing for effortless automatic evaluation of LLMs. Our experiments show that after training on TRACE, aligned LLMs exhibit significant declines in both general ability and instruction-following capabilities. For example, the accuracy of llama2-chat 13B on gsm8k dataset declined precipitously from 28.8\% to 2\% after training on our datasets. This highlights the challenge of finding a suitable tradeoff between achieving performance on specific tasks while preserving the original prowess of LLMs. Empirical findings suggest that tasks inherently equipped with reasoning paths contribute significantly to preserving certain capabilities of LLMs against potential declines. Motivated by this, we introduce the Reasoning-augmented Continual Learning (RCL) approach. RCL integrates task-specific cues with meta-rationales, effectively reducing catastrophic forgetting in LLMs while expediting convergence on novel tasks.
• Abstract（参考訳）: 一致した大規模言語モデル(llm)は、タスク解決、従順命令、安全性の確保において例外的な能力を示している。 しかし、これらのLLMの継続的な学習の側面は概ね見過ごされている。 既存の連続学習ベンチマークは、命令チューニング中のモデルの単純さと潜在的な露出の両方のために、整列 LLM をリードするのに十分な課題を欠いている。 本稿では,LLMにおける継続学習を評価するための新しいベンチマークであるTRACEを紹介する。 TRACEはドメイン固有のタスク、多言語機能、コード生成、数学的推論など、困難なタスクにまたがる8つのデータセットで構成されている。 すべてのデータセットは統一フォーマットに標準化され、LCMの自動評価が可能となる。 実験の結果, TRACE の訓練後, 協調 LLM は汎用能力と命令追従能力の両方に有意な低下を示した。 例えば、gsm8kデータセット上のllama2-chat 13bの精度は、トレーニング後の28.8\%から2\%に低下した。 このことは、LLMの本来の長所を保ちながら、特定のタスクのパフォーマンスを達成するための適切なトレードオフを見つけるという課題を強調している。 実験結果から, 推論経路を本質的に備えたタスクは, 潜在的な低下に対するLLMの特定の能力維持に大きく寄与することが示唆された。 そこで我々は,Reasoning-augmented Continual Learning (RCL)アプローチを導入する。 RCLはタスク固有のキューをメタリレーショナルと統合し、新しいタスクへの収束を迅速化しつつ、LLMの破滅的な忘れを効果的に減少させる。

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