論文の概要: LoRAMoE: Alleviate World Knowledge Forgetting in Large Language Models via MoE-Style Plugin

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.09979v4
• Date: Fri, 8 Mar 2024 13:13:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-11 22:56:29.279361
• Title: LoRAMoE: Alleviate World Knowledge Forgetting in Large Language Models via MoE-Style Plugin
• Title（参考訳）: LoRAMoE: MoE-Styleプラグインによる大規模言語モデルにおける世界の知識獲得の軽減
• Authors: Shihan Dou, Enyu Zhou, Yan Liu, Songyang Gao, Jun Zhao, Wei Shen, Yuhao Zhou, Zhiheng Xi, Xiao Wang, Xiaoran Fan, Shiliang Pu, Jiang Zhu, Rui Zheng, Tao Gui, Qi Zhang, Xuanjing Huang
• Abstract要約: ルータネットワークを用いてローランクアダプタ(LoRA)を複数導入し,それらを統合する新しいフレームワークであるLoRAMoEを提案する。 バックボーンモデルを凍結し、LoRAの一部をダウンストリームタスクの解決に世界の知識を活用することに集中させます。 実験の結果、命令データが増加するにつれて、LoRAMoEは下流タスクの処理能力を大幅に改善できることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 85.16356890023582
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Supervised fine-tuning (SFT) is a crucial step for large language models (LLMs), enabling them to align with human instructions and enhance their capabilities in downstream tasks. Increasing instruction data substantially is a direct solution to align the model with a broader range of downstream tasks or notably improve its performance on a specific task. However, we find that large-scale increases in instruction data can damage the world knowledge previously stored in LLMs. To address this challenge, we propose LoRAMoE, a novelty framework that introduces several low-rank adapters (LoRA) and integrates them by using a router network, like a plugin version of Mixture of Experts (MoE). It freezes the backbone model and forces a portion of LoRAs to focus on leveraging world knowledge to solve downstream tasks, to alleviate world knowledge-edge forgetting. Experimental results show that, as the instruction data increases, LoRAMoE can significantly improve the ability to process downstream tasks, while maintaining the world knowledge stored in the LLM.
• Abstract（参考訳）: Supervised Fine-tuning (SFT)は、大規模言語モデル(LLM)にとって重要なステップであり、人間の指示と整合し、下流タスクの能力を高めることができる。 命令データの増加は、モデルをより広範囲のダウンストリームタスクにアライメントするための直接的なソリューションであり、特に特定のタスクにおけるパフォーマンスを向上させる。 しかし、大規模な命令データの増加は、llmに格納された世界の知識を損なう可能性がある。 この課題に対処するため、我々はLoRAMoEを提案する。LoRAMoEはいくつかの低ランクアダプタ(LoRA)を導入し、Mixture of Experts(MoE)のプラグインバージョンのようなルータネットワークを用いてそれらを統合する。 バックボーンモデルを凍結し、LoRAの一部に、下流の課題を解決するために世界の知識を活用することに集中させ、世界の知識の最先端の忘れを和らげる。 実験の結果,LRAMoEは命令データの増加に伴い,LLMに格納された世界知識を維持しつつ,下流タスクの処理能力を大幅に向上させることができることがわかった。

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