論文の概要: An Emulator for Fine-Tuning Large Language Models using Small Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.12962v1
• Date: Thu, 19 Oct 2023 17:57:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-20 13:45:23.600452
• Title: An Emulator for Fine-Tuning Large Language Models using Small Language Models
• Title（参考訳）: 小言語モデルを用いた大規模言語モデルの微調整エミュレータ
• Authors: Eric Mitchell, Rafael Rafailov, Archit Sharma, Chelsea Finn, Christopher D. Manning
• Abstract要約: 本研究では,異なるスケールでの事前学習と微調整の結果を近似する分布から,エミュレート・ファインチューニング(EFT)を原理的かつ実用的なサンプリング法として導入する。 EFTは、追加トレーニングを伴わずに、有益性や無害性といった競合する行動特性をテスト時間で調整できることを示す。 最後に、LMアップスケーリングと呼ばれるエミュレートされたファインチューニングの特殊な場合において、小さなファインチューニングモデルと組み合わせることで、大きな事前学習モデルのリソース集約的なファインチューニングを回避する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 91.02498576056057
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Widely used language models (LMs) are typically built by scaling up a two-stage training pipeline: a pre-training stage that uses a very large, diverse dataset of text and a fine-tuning (sometimes, 'alignment') stage that uses targeted examples or other specifications of desired behaviors. While it has been hypothesized that knowledge and skills come from pre-training, and fine-tuning mostly filters this knowledge and skillset, this intuition has not been extensively tested. To aid in doing so, we introduce a novel technique for decoupling the knowledge and skills gained in these two stages, enabling a direct answer to the question, "What would happen if we combined the knowledge learned by a large model during pre-training with the knowledge learned by a small model during fine-tuning (or vice versa)?" Using an RL-based framework derived from recent developments in learning from human preferences, we introduce emulated fine-tuning (EFT), a principled and practical method for sampling from a distribution that approximates (or 'emulates') the result of pre-training and fine-tuning at different scales. Our experiments with EFT show that scaling up fine-tuning tends to improve helpfulness, while scaling up pre-training tends to improve factuality. Beyond decoupling scale, we show that EFT enables test-time adjustment of competing behavioral traits like helpfulness and harmlessness without additional training. Finally, a special case of emulated fine-tuning, which we call LM up-scaling, avoids resource-intensive fine-tuning of large pre-trained models by ensembling them with small fine-tuned models, essentially emulating the result of fine-tuning the large pre-trained model. Up-scaling consistently improves helpfulness and factuality of instruction-following models in the Llama, Llama-2, and Falcon families, without additional hyperparameters or training.
• Abstract（参考訳）: 広く使われている言語モデル(lms)は、通常、2段階のトレーニングパイプラインをスケールアップすることで構築される。テキストの非常に大きく多様なデータセットを使用する事前トレーニングステージと、望ましい振る舞いのターゲット例やその他の仕様を使用する微調整ステージ(時には'alignment')である。 知識とスキルは事前トレーニングによるものと仮定され、微調整は知識とスキルセットをほとんど阻害するが、この直観は広くテストされていない。 そこで我々は,この2つの段階において得られた知識とスキルを疎結合化するための新しい手法を導入し,「大型モデルが事前学習中に学んだ知識と小型モデルが習得した知識(あるいはその逆)を組み合せたらどうなるか?」という疑問への直接的な回答を可能にした。 人間の嗜好から学ぶことの最近の進歩から生まれたRLベースのフレームワークを用いて、異なるスケールでの事前学習と微調整の結果を近似(または「エミュレート」)する分布からサンプリングするエミュレートファインチューニング(EFT)を原則的かつ実践的に導入する。 EFTを用いた実験では、微調整のスケールアップは有用性を改善する傾向を示し、事前学習のスケールアップは事実性を改善する傾向を示した。 スケールをデカップリングする以外に、EDTは追加のトレーニングなしで、助け合いや無害といった競合する行動特性をテストタイムで調整できることを示す。 最後に、LMアップスケーリングと呼ばれるエミュレートファインチューニングの特殊な場合において、大規模事前学習モデルの微調整の結果をエミュレートすることで、大規模事前学習モデルの資源集約的な微調整を回避する。 アップスケーリングは、追加のハイパーパラメータやトレーニングなしで、llama、llama-2、falconファミリの命令追従モデルの有用性と事実性を一貫して改善する。

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