論文の概要: The Truth is in There: Improving Reasoning in Language Models with Layer-Selective Rank Reduction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.13558v1
• Date: Thu, 21 Dec 2023 03:51:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-22 16:05:25.280591
• Title: The Truth is in There: Improving Reasoning in Language Models with Layer-Selective Rank Reduction
• Title（参考訳）: 真実はそこにある:層選択的ランク削減による言語モデルの推論の改善
• Authors: Pratyusha Sharma, Jordan T. Ash and Dipendra Misra
• Abstract要約: 重み行列の高次成分を選択的に除去することにより,大規模言語モデルの性能を大幅に向上させることができることを示す。 LAER(Layer-Selective Rank reduction)と呼ばれるこの単純な介入は、トレーニングが完了した後、モデル上で行うことができる。 言語モデルとデータセットにまたがって、この発見の汎用性を実証する広範な実験を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.659005954676598
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Transformer-based Large Language Models (LLMs) have become a fixture in modern machine learning. Correspondingly, significant resources are allocated towards research that aims to further advance this technology, typically resulting in models of increasing size that are trained on increasing amounts of data. This work, however, demonstrates the surprising result that it is often possible to significantly improve the performance of LLMs by selectively removing higher-order components of their weight matrices. This simple intervention, which we call LAyer-SElective Rank reduction (LASER), can be done on a model after training has completed, and requires no additional parameters or data. We show extensive experiments demonstrating the generality of this finding across language models and datasets, and provide in-depth analyses offering insights into both when LASER is effective and the mechanism by which it operates.
• Abstract（参考訳）: Transformer-based Large Language Models (LLMs) は、現代の機械学習におけるフィクスチャとなっている。 それに対応して、この技術のさらなる進歩を目的とした研究のために、重要なリソースが割り当てられる。 しかし, この研究は, 重量行列の高次成分を選択的に除去することにより, LLMの性能を著しく向上させることがしばしば可能であることを示す。 LAER(Layer-Selective Rank reduction)と呼ばれるこの単純な介入は、トレーニングが完了した後にモデル上で行うことができ、追加のパラメータやデータを必要としない。 言語モデルとデータセットをまたいだこの発見の汎用性を実証する広範な実験を行い、LASERが有効である場合とそれが動作するメカニズムの両方について深い分析を行う。

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