論文の概要: Dynamic Data Mixing Maximizes Instruction Tuning for Mixture-of-Experts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.11256v1
• Date: Mon, 17 Jun 2024 06:47:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-18 18:04:29.212544
• Title: Dynamic Data Mixing Maximizes Instruction Tuning for Mixture-of-Experts
• Title（参考訳）: ミックス・オブ・エクスプロイトのための指導チューニングを最大化する動的データ混合
• Authors: Tong Zhu, Daize Dong, Xiaoye Qu, Jiacheng Ruan, Wenliang Chen, Yu Cheng,
• Abstract要約: そこで本研究では,MoE命令チューニングのための新しい動的データ混合手法を提案する。 MoEのトークンルーティングの好みにインスパイアされた私たちは、データセットレベルの表現を構築し、データセット間の微妙な違いをキャプチャします。 2つのMoEモデルの結果は、下流の知識と推論タスクとオープンエンドクエリの両方に対するアプローチの有効性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.202031878825153
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Mixture-of-Experts (MoE) models have shown remarkable capability in instruction tuning, especially when the number of tasks scales. However, previous methods simply merge all training tasks (e.g. creative writing, coding, and mathematics) and apply fixed sampling weights, without considering the importance of different tasks as the model training state changes. In this way, the most helpful data cannot be effectively distinguished, leading to suboptimal model performance. To reduce the potential redundancies of datasets, we make the first attempt and propose a novel dynamic data mixture for MoE instruction tuning. Specifically, inspired by MoE's token routing preference, we build dataset-level representations and then capture the subtle differences among datasets. Finally, we propose to dynamically adjust the sampling weight of datasets by their inter-redundancies, thus maximizing global performance under a limited training budget. The experimental results on two MoE models demonstrate the effectiveness of our approach on both downstream knowledge \& reasoning tasks and open-ended queries. Code and models are available at https://github.com/Spico197/MoE-SFT .
• Abstract（参考訳）: Mixture-of-Experts (MoE) モデルは、特にタスク数がスケールしている場合、命令チューニングにおいて顕著な能力を示している。 しかし、従来の手法は、モデルトレーニング状態の変化に伴って異なるタスクの重要性を考慮せずに、すべてのトレーニングタスク(例えば、創造的な記述、コーディング、数学)をマージし、固定されたサンプリング重み付けを適用する。 このように、最も有用なデータは効果的に区別できないため、最適以下のモデル性能が得られる。 データセットの潜在的な冗長性を低減するため、まず第一に、MoE命令チューニングのための新しい動的データ混合を提案する。 特に、MoEのトークンルーティングの好みにインスパイアされた私たちは、データセットレベルの表現を構築し、データセット間の微妙な違いをキャプチャします。 最後に,データセットのサンプリング重量を冗長性によって動的に調整し,限られたトレーニング予算下でのグローバルパフォーマンスを最大化することを提案する。 2つのMoEモデルに対する実験結果は、下流の知識と推論タスクとオープンエンドクエリの両方に対するアプローチの有効性を示す。 コードとモデルはhttps://github.com/Spico197/MoE-SFT で公開されている。

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