論文の概要: Emergent Abilities in Reduced-Scale Generative Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.02204v1
• Date: Tue, 2 Apr 2024 18:00:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-04 19:38:40.490916
• Title: Emergent Abilities in Reduced-Scale Generative Language Models
• Title（参考訳）: 大規模生成言語モデルにおける創発的能力
• Authors: Sherin Muckatira, Vijeta Deshpande, Vladislav Lialin, Anna Rumshisky,
• Abstract要約: 大規模言語モデルはタスク固有の微調整なしで新しいタスクを解くことができる。 この能力は創発的能力と見なされ、数十億のパラメータを持つ大きな言語モデルで主に見られる。 本研究では,そのような創発特性がモデルサイズと厳密に結びついているか,縮小スケールで訓練されたより小さなモデルで示すことができるかを検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.51168925267033
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large language models can solve new tasks without task-specific fine-tuning. This ability, also known as in-context learning (ICL), is considered an emergent ability and is primarily seen in large language models with billions of parameters. This study investigates if such emergent properties are strictly tied to model size or can be demonstrated by smaller models trained on reduced-scale data. To explore this, we simplify pre-training data and pre-train 36 causal language models with parameters varying from 1 million to 165 million parameters. We show that models trained on this simplified pre-training data demonstrate enhanced zero-shot capabilities across various tasks in simplified language, achieving performance comparable to that of pre-trained models six times larger on unrestricted language. This suggests that downscaling the language allows zero-shot learning capabilities to emerge in models with limited size. Additionally, we find that these smaller models pre-trained on simplified data demonstrate a power law relationship between the evaluation loss and the three scaling factors: compute, dataset size, and model size.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデルはタスク固有の微調整なしで新しいタスクを解くことができる。 この能力は、ICL(In-context Learning)としても知られており、数十億のパラメータを持つ大規模言語モデルで主に見られる創発的な能力であると考えられている。 本研究では,そのような創発特性がモデルサイズと厳密に結びついているか,縮小スケールで訓練されたより小さなモデルで示すことができるかを検討する。 そこで本研究では,事前学習データと,パラメータが100万から1億6500万まで変化する36の因果言語モデルについて検討する。 この単純化された事前学習データに基づいてトレーニングされたモデルは、単純化された言語における様々なタスクにおけるゼロショット能力の強化を示し、非制限言語における事前訓練されたモデルの6倍の精度を実現した。 このことは、言語をダウンスケールすることで、ゼロショット学習機能が限られたサイズでモデルに現れることを示唆している。 さらに、単純化されたデータに基づいて事前訓練されたこれらの小さなモデルは、評価損失と3つのスケーリング要因(計算、データセットサイズ、モデルサイズ)の間の電力法則の関係を示す。

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