論文の概要: LMD3: Language Model Data Density Dependence

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.06331v1
• Date: Fri, 10 May 2024 09:03:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-13 16:07:56.592643
• Title: LMD3: Language Model Data Density Dependence
• Title（参考訳）: LMD3: 言語モデルデータ密度依存性
• Authors: John Kirchenbauer, Garrett Honke, Gowthami Somepalli, Jonas Geiping, Daphne Ippolito, Katherine Lee, Tom Goldstein, David Andre,
• Abstract要約: 我々は,学習データ密度推定に基づいて,言語モデルタスクのパフォーマンスを個別の例レベルで解析する手法を開発した。 微調整データに対する制御的介入としてパラフレーズを用いた実験は、特定のテストクエリに対するトレーニング分布のサポートの増加が、測定可能な密度の増加をもたらすことを示した。 我々は,学習データのサブセットに対象モデルの予測が依存していることの統計的証拠を提供することができると結論付けた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 78.76731603461832
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We develop a methodology for analyzing language model task performance at the individual example level based on training data density estimation. Experiments with paraphrasing as a controlled intervention on finetuning data demonstrate that increasing the support in the training distribution for specific test queries results in a measurable increase in density, which is also a significant predictor of the performance increase caused by the intervention. Experiments with pretraining data demonstrate that we can explain a significant fraction of the variance in model perplexity via density measurements. We conclude that our framework can provide statistical evidence of the dependence of a target model's predictions on subsets of its training data, and can more generally be used to characterize the support (or lack thereof) in the training data for a given test task.
• Abstract（参考訳）: 我々は,学習データ密度推定に基づいて,言語モデルタスクのパフォーマンスを個別の例レベルで解析する手法を開発した。 微調整データに対する制御的介入としての言い換えによる実験では、特定のテストクエリに対するトレーニング分布の増加は、密度の計測可能な増加をもたらすことが示され、これは、介入によるパフォーマンス増加の有意な予測因子でもある。 事前学習データを用いた実験により、密度測定によりモデルパープレキシティの有意なばらつきを説明できることを示した。 我々は,対象モデルの予測がトレーニングデータのサブセットに依存することの統計的証拠を提供することができ,より一般的に,与えられたテストタスクのトレーニングデータに対するサポート(あるいはその欠如)を特徴付けることができると結論付けた。

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