論文の概要: PAFT: A Parallel Training Paradigm for Effective LLM Fine-Tuning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.17923v1
• Date: Tue, 25 Jun 2024 20:11:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-27 15:17:27.271447
• Title: PAFT: A Parallel Training Paradigm for Effective LLM Fine-Tuning
• Title（参考訳）: PAFT: LLMファインチューニングのための並列トレーニングパラダイム
• Authors: Shiva Kumar Pentyala, Zhichao Wang, Bin Bi, Kiran Ramnath, Xiang-Bo Mao, Regunathan Radhakrishnan, Sitaram Asur, Na, Cheng,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、多様な自然言語処理(NLP)タスクにおいて顕著な能力を示している。 LLMは通常、制御された微調整(SFT)を行い、その後、下流のアプリケーションで使用できるように調整する。 本稿では,PLMファインチューニングのための新しいPArallelトレーニングパラダイムであるPAFTを紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.73193523921637
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) have shown remarkable abilities in diverse natural language processing (NLP) tasks. The LLMs generally undergo supervised fine-tuning (SFT) followed by preference alignment to be usable in downstream applications. However, this sequential training pipeline leads to alignment tax that degrades the LLM performance. This paper introduces PAFT, a new PArallel training paradigm for effective LLM Fine-Tuning, which independently performs SFT and preference alignment (e.g., DPO and ORPO, etc.) with the same pre-trained model on respective datasets. The model produced by SFT and the model from preference alignment are then merged into a final model by parameter fusing for use in downstream applications. This work reveals important findings that preference alignment like DPO naturally results in a sparse model while SFT leads to a natural dense model which needs to be sparsified for effective model merging. This paper introduces an effective interference resolution which reduces the redundancy by sparsifying the delta parameters. The LLM resulted from the new training paradigm achieved Rank #1 on the HuggingFace Open LLM Leaderboard. Comprehensive evaluation shows the effectiveness of the parallel training paradigm.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、多様な自然言語処理(NLP)タスクにおいて顕著な能力を示している。 LLMは一般に、制御された微調整(SFT)を行い、その後、下流のアプリケーションで使用できるように設定アライメントを施している。 しかし、このシーケンシャルなトレーニングパイプラインは、LCMのパフォーマンスを低下させるアライメント税につながる。 本稿では,SFT と選好アライメント(例えば DPO や ORPO など)を各データセット上で同一の事前学習モデルで独立に行う,実効 LLM ファインチューニングのための新しい PArallel トレーニングパラダイムである PAFT を紹介する。 SFTが生成したモデルと選好アライメントからのモデルは、下流アプリケーションでの使用のためにパラメータ拡散によって最終モデルにマージされる。 本研究は、DPOのような嗜好アライメントが自然にスパースモデルをもたらすのに対して、SFTは効果的なモデルマージのためにスパース化する必要がある自然な密集モデルをもたらすという重要な知見を明らかにする。 本稿では,デルタパラメータをスペーシングすることで冗長性を低減できる効果的な干渉分解法を提案する。 LLMはHuggingFace Open LLM Leaderboardで1位を獲得した。 総合的な評価は、並列トレーニングパラダイムの有効性を示す。

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