論文の概要: Knowledge Fusion of Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.10491v2
• Date: Mon, 22 Jan 2024 17:16:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-23 18:39:57.310809
• Title: Knowledge Fusion of Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルの知識融合
• Authors: Fanqi Wan, Xinting Huang, Deng Cai, Xiaojun Quan, Wei Bi, Shuming Shi
• Abstract要約: 本稿では,大規模言語モデル(LLM)における知識融合の概念を紹介する。 我々は、それらの集合的知識と独特な強みを外部化し、それによってターゲットモデルの能力が、どのソースLLMよりも高められるようにします。 この結果から,LLMの融合により,推論やコモンセンス,コード生成など,対象モデルの性能が向上することが確認された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 73.28202188100646
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: While training large language models (LLMs) from scratch can generate models with distinct functionalities and strengths, it comes at significant costs and may result in redundant capabilities. Alternatively, a cost-effective and compelling approach is to merge existing pre-trained LLMs into a more potent model. However, due to the varying architectures of these LLMs, directly blending their weights is impractical. In this paper, we introduce the notion of knowledge fusion for LLMs, aimed at combining the capabilities of existing LLMs and transferring them into a single LLM. By leveraging the generative distributions of source LLMs, we externalize their collective knowledge and unique strengths, thereby potentially elevating the capabilities of the target model beyond those of any individual source LLM. We validate our approach using three popular LLMs with different architectures--Llama-2, MPT, and OpenLLaMA--across various benchmarks and tasks. Our findings confirm that the fusion of LLMs can improve the performance of the target model across a range of capabilities such as reasoning, commonsense, and code generation. Our code, model weights, and data are public at \url{https://github.com/fanqiwan/FuseLLM}.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)をスクラッチからトレーニングすることで、機能と強みの異なるモデルを生成することができるが、かなりのコストがかかり、冗長な機能をもたらす可能性がある。 あるいは、コスト効率が高く魅力的なアプローチは、既存のトレーニング済みのLCMをより強力なモデルにマージすることである。 しかし、これらのllmの様々なアーキテクチャのため、重みを直接ブレンドすることは現実的ではない。 本稿では,LLM の知識融合の概念を紹介し,既存の LLM の能力とそれらを単一の LLM に変換することを目的とした。 ソースLLMの生成的分布を利用することで、それらの集合的知識と独特な強みを外部化し、任意のソースLLMよりもターゲットモデルの能力を高める可能性がある。 我々は,Llama-2,MPT,OpenLLaMAの3つのアーキテクチャを持つLLMを用いて,様々なベンチマークやタスクに対してアプローチを検証する。 その結果,llmの融合により,推論やコモンセンス,コード生成など,さまざまな機能にわたる対象モデルのパフォーマンス向上が期待できることがわかった。 我々のコード、モデルウェイト、データは \url{https://github.com/fanqiwan/FuseLLM} で公開されています。

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