論文の概要: When Scaling Meets LLM Finetuning: The Effect of Data, Model and Finetuning Method

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.17193v1
• Date: Tue, 27 Feb 2024 04:18:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-28 17:53:44.769659
• Title: When Scaling Meets LLM Finetuning: The Effect of Data, Model and Finetuning Method
• Title（参考訳）: スケーリングがllmの微調整に合致する場合:データ,モデル,微調整方法の影響
• Authors: Biao Zhang, Zhongtao Liu, Colin Cherry, Orhan Firat
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、ダウンストリームアプリケーションにその機能をアンロックするためにファインチューニングを採用することが多い。 LLMモデルのサイズ、事前学習データサイズ、新しい微調整パラメータサイズ、微調整データサイズなどの異なるスケーリング要因が微調整性能に与える影響について検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 56.571951345048355
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: While large language models (LLMs) often adopt finetuning to unlock their capabilities for downstream applications, our understanding on the inductive biases (especially the scaling properties) of different finetuning methods is still limited. To fill this gap, we conduct systematic experiments studying whether and how different scaling factors, including LLM model size, pretraining data size, new finetuning parameter size and finetuning data size, affect the finetuning performance. We consider two types of finetuning -- full-model tuning (FMT) and parameter efficient tuning (PET, including prompt tuning and LoRA), and explore their scaling behaviors in the data-limited regime where the LLM model size substantially outweighs the finetuning data size. Based on two sets of pretrained bilingual LLMs from 1B to 16B and experiments on bilingual machine translation and multilingual summarization benchmarks, we find that 1) LLM finetuning follows a powerbased multiplicative joint scaling law between finetuning data size and each other scaling factor; 2) LLM finetuning benefits more from LLM model scaling than pretraining data scaling, and PET parameter scaling is generally ineffective; and 3) the optimal finetuning method is highly task- and finetuning data-dependent. We hope our findings could shed light on understanding, selecting and developing LLM finetuning methods.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、ダウンストリームアプリケーションにその機能を開放するためにファインタニングを採用することが多いが、異なるファインタニング手法の帰納的バイアス(特にスケーリング特性)に対する理解はまだ限られている。 このギャップを埋めるために,llmモデルサイズ,事前トレーニングデータサイズ,新しい微調整パラメータサイズ,微調整データサイズなど,スケーリング要因が微調整性能に与える影響について,系統的な実験を行った。 我々は,2種類の微調整-フルモデルチューニング (fmt) とパラメータ効率的なチューニング (pet, プロンプトチューニングとlora) について検討し,llmモデルサイズが微調整データサイズを大幅に上回るデータ制限条件下でのスケーリング動作について検討した。 1Bから16Bまでの2組の事前訓練されたバイリンガルLLMと、バイリンガル機械翻訳とマルチリンガル要約ベンチマークの実験から、我々はそのことが分かる。 1) llmの微調整は,データサイズと各スケーリング因子間の電力ベース乗算ジョイントスケーリング則に従う。 2) LLM の微調整は,データスケーリングの事前訓練よりも LLM モデルスケーリングの方が有効であり,PET パラメータスケーリングは一般的には効果がない。 3) 最適な微調整法は, タスクと微調整の精度が高い。 LLMファインタニング手法の理解,選択,開発に光を当てることが期待できる。

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