論文の概要: In-Context Pretraining: Language Modeling Beyond Document Boundaries

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.10638v5
• Date: Sat, 9 Mar 2024 22:22:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-13 15:53:29.601209
• Title: In-Context Pretraining: Language Modeling Beyond Document Boundaries
• Title（参考訳）: In-Context Pretraining: ドキュメント境界を越えた言語モデリング
• Authors: Weijia Shi and Sewon Min and Maria Lomeli and Chunting Zhou and Margaret Li and Gergely Szilvasy and Rich James and Xi Victoria Lin and Noah A. Smith and Luke Zettlemoyer and Scott Yih and Mike Lewis
• Abstract要約: In-Context Pretrainingは、言語モデルが関連するドキュメントのシーケンスで事前トレーニングされる新しいアプローチである。 本稿では, 近接探索を効率的に行うための近似アルゴリズムを提案する。 より複雑なコンテキスト推論を必要とするタスクの顕著な改善が見られます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 141.22670357089385
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large language models (LMs) are currently trained to predict tokens given document prefixes, enabling them to directly perform long-form generation and prompting-style tasks which can be reduced to document completion. Existing pretraining pipelines train LMs by concatenating random sets of short documents to create input contexts but the prior documents provide no signal for predicting the next document. We instead present In-Context Pretraining, a new approach where language models are pretrained on a sequence of related documents, thereby explicitly encouraging them to read and reason across document boundaries. We can do In-Context Pretraining by simply changing the document ordering so that each context contains related documents, and directly applying existing pretraining pipelines. However, this document sorting problem is challenging. There are billions of documents and we would like the sort to maximize contextual similarity for every document without repeating any data. To do this, we introduce approximate algorithms for finding related documents with efficient nearest neighbor search and constructing coherent input contexts with a graph traversal algorithm. Our experiments show In-Context Pretraining offers a simple and scalable approach to significantly enhance LMs'performance: we see notable improvements in tasks that require more complex contextual reasoning, including in-context learning (+8%), reading comprehension (+15%), faithfulness to previous contexts (+16%), long-context reasoning (+5%), and retrieval augmentation (+9%).
• Abstract（参考訳）: 大規模な言語モデル(lms)は現在、ドキュメントプレフィックスが与えられたトークンを予測するように訓練されており、直接ロングフォーム生成や、ドキュメント補完に還元可能なプロンプトスタイルのタスクを実行することができる。 既存の事前訓練パイプラインは、短い文書のランダムなセットを連結して入力コンテキストを作成することでLMを訓練するが、以前の文書は次の文書を予測するための信号を提供しない。 In-Context Pretrainingは、言語モデルが関連する文書のシーケンスで事前訓練される新しいアプローチであり、それによって文書境界を越えて読み書きを明示的に促す。 In-Context Pretrainingは、ドキュメントの順序を変更するだけで、それぞれのコンテキストに関連ドキュメントが含まれ、既存の事前トレーニングパイプラインを直接適用できる。 しかし,この文書ソート問題は困難である。 何十億ものドキュメントがあり、データを繰り返すことなく、すべてのドキュメントの文脈的類似性を最大化したいと考えています。 そこで本研究では, 近接探索を効率よく行う関連文書の探索と, グラフトラバーサルアルゴリズムを用いたコヒーレントな入力コンテキスト構築のための近似アルゴリズムを提案する。 in-context learning (+8%), reading comprehension (+15%), honestness to previous contexts (+16%), long-context reasoning (+5%), retrieval augmentation (+9%) など,より複雑なコンテキスト推論を必要とするタスクには注目すべき改善点があります。

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