論文の概要: When Life gives you LLMs, make LLM-ADE: Large Language Models with Adaptive Data Engineering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.13028v1
• Date: Fri, 19 Apr 2024 17:43:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-22 14:16:48.956660
• Title: When Life gives you LLMs, make LLM-ADE: Large Language Models with Adaptive Data Engineering
• Title（参考訳）: 人生がLLMを与えるとき、LLM-ADEを作る: 適応データ工学を伴う大規模言語モデル
• Authors: Stephen Choi, William Gazeley,
• Abstract要約: LLM-ADEは、大規模言語モデルのトレーニングを継続するための方法論である。 それは破滅的な忘れと二重降下の課題に対処する。 これは、以前に取得した知識を保持しながら、新しいデータに対するモデル適応性を高める。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper presents the LLM-ADE framework, a novel methodology for continued pre-training of large language models (LLMs) that addresses the challenges of catastrophic forgetting and double descent. LLM-ADE employs dynamic architectural adjustments, including selective block freezing and expansion, tailored to specific datasets. This strategy enhances model adaptability to new data while preserving previously acquired knowledge. We demonstrate LLM-ADE's effectiveness on the TinyLlama model across various general knowledge benchmarks, showing significant performance improvements without the drawbacks of traditional continuous training methods. This approach promises a more versatile and robust way to keep LLMs current and efficient in real-world applications.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,大規模言語モデル(LLM)の継続事前学習のための新しい方法論であるLLM-ADEフレームワークについて述べる。 LLM-ADEは、特定のデータセットに合わせて、選択的ブロック凍結と拡張を含む動的アーキテクチャ調整を採用している。 この戦略は、以前に獲得した知識を保持しながら、新しいデータへのモデル適応性を高める。 LLM-ADEによるTinyLlamaモデルの有効性を様々な一般知識ベンチマークで実証し,従来の連続学習手法の欠点を伴わずに大幅な性能向上を示した。 このアプローチは、現実のアプリケーションにおいてLLMを現在の状態と効率的な状態に保つために、より汎用的で堅牢な方法を約束する。

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