論文の概要: Not Everything is All You Need: Toward Low-Redundant Optimization for Large Language Model Alignment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.12606v2
• Date: Thu, 03 Oct 2024 02:18:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-04 23:30:26.145246
• Title: Not Everything is All You Need: Toward Low-Redundant Optimization for Large Language Model Alignment
• Title（参考訳）: 必要なものすべてではない:大規模言語モデルアライメントの低冗長最適化に向けて
• Authors: Zhipeng Chen, Kun Zhou, Wayne Xin Zhao, Jingyuan Wang, Ji-Rong Wen,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、複雑なタスクやシナリオにおいて、人間の好みに合わせるのに依然として苦労しています。 我々は、最も有用な教師付き信号を用いて、最も関連性の高いニューロンを最適化することに焦点を当てた、textbfALLOという低輝度アライメント手法を提案する。 10個のデータセットに対する実験結果から、ALLOの有効性が示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 126.34547428473968
• License:
• Abstract: Large language models (LLMs) are still struggling in aligning with human preference in complex tasks and scenarios. They are prone to overfit into the unexpected patterns or superficial styles in the training data. We conduct an empirical study that only selects the top-10\% most updated parameters in LLMs for alignment training, and see improvements in the convergence process and final performance. It indicates the existence of redundant neurons in LLMs for alignment training. To reduce its influence, we propose a low-redundant alignment method named \textbf{ALLO}, focusing on optimizing the most related neurons with the most useful supervised signals. Concretely, we first identify the neurons that are related to the human preference data by a gradient-based strategy, then identify the alignment-related key tokens by reward models for computing loss. Besides, we also decompose the alignment process into the forgetting and learning stages, where we first forget the tokens with unaligned knowledge and then learn aligned knowledge, by updating different ratios of neurons, respectively. Experimental results on 10 datasets have shown the effectiveness of ALLO. Our code and data are available at \url{https://github.com/RUCAIBox/ALLO}.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、複雑なタスクやシナリオにおいて、人間の好みに合わせるのに依然として苦労しています。 トレーニングデータの予期せぬパターンや表面的なスタイルに過度に適合する傾向があります。 我々は,LLMにおけるアライメントトレーニングにおける最上位10倍のパラメータのみを選択する実験的な研究を行い,収束過程と最終性能の改善を確認した。 これは、アライメントトレーニングのためのLSMに冗長ニューロンが存在することを示している。 その影響を低減するために,最も有用な教師付き信号で最も関連性の高いニューロンを最適化することを目的とした,低輝度アライメント法である「textbf{ALLO}」を提案する。 具体的には、まず、勾配に基づく戦略により人間の嗜好データに関連するニューロンを特定し、次に、計算損失に対する報酬モデルによりアライメント関連キートークンを同定する。 さらに、アライメントプロセスを、まず不整合知識を持つトークンを忘れ、次に、それぞれ異なるニューロンの比率を更新することによって、アライメントの過程を忘れ、学習段階に分解する。 10個のデータセットに対する実験結果から、ALLOの有効性が示された。 私たちのコードとデータは、 \url{https://github.com/RUCAIBox/ALLO}で利用可能です。

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