論文の概要: Which Pretrain Samples to Rehearse when Finetuning Pretrained Models?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.08096v1
• Date: Mon, 12 Feb 2024 22:32:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-14 17:16:50.178447
• Title: Which Pretrain Samples to Rehearse when Finetuning Pretrained Models?
• Title（参考訳）: 訓練済みモデルの微調整時にリハーサルするプレトレインサンプルは?
• Authors: Andrew Bai, Chih-Kuan Yeh, Cho-Jui Hsieh, Ankur Taly
• Abstract要約: 特定のタスクに関する微調整済みモデルが、テキストとビジョンタスクの事実上のアプローチになった。 このアプローチの落とし穴は、微調整中に起こる事前学習の知識を忘れることである。 本研究では,実際に忘れられているサンプルを識別・優先順位付けする新しいサンプリング手法であるmix-cdを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 60.59376487151964
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Fine-tuning pretrained foundational models on specific tasks is now the de facto approach for text and vision tasks. A known pitfall of this approach is the forgetting of pretraining knowledge that happens during finetuning. Rehearsing samples randomly from the pretrain dataset is a common approach to alleviate such forgetting. However, we find that random mixing unintentionally includes samples which are not (yet) forgotten or unlearnable by the model. We propose a novel sampling scheme, mix-cd, that identifies and prioritizes samples that actually face forgetting, which we call collateral damage. Since directly identifying collateral damage samples is computationally expensive, we propose a procedure to estimate the distribution of such samples by tracking the statistics of finetuned samples. Our approach is lightweight, easy to implement, and can be seamlessly integrated into existing models, offering an effective means to retain pretrain performance without additional computational costs.
• Abstract（参考訳）: 特定のタスクに関する微調整された基礎モデルが、テキストおよび視覚タスクの事実上のアプローチとなった。 このアプローチの既知の落とし穴は、微調整中に起こる事前学習知識の忘れることだ。 プレトレインデータセットからランダムにサンプルをリハーサルすることは、そのような忘れを緩和するための一般的なアプローチである。 しかし、ランダムな混合には、モデルによって忘れられたり、学習できなかったりしないサンプルが含まれる。 そこで我々は,実際に忘れられているサンプルを識別し,優先する新しいサンプリング手法であるmix-cdを提案する。 副次的損傷の直接同定は計算コストがかかるため, 微調整標本の統計を追跡し, その分布を推定する手法を提案する。 我々のアプローチは軽量で実装が容易で、既存のモデルにシームレスに統合することができ、計算コストを増すことなく事前訓練性能を維持する効果的な手段を提供する。

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