論文の概要: UIO-LLMs: Unbiased Incremental Optimization for Long-Context LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.18173v1
• Date: Wed, 26 Jun 2024 08:44:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-27 14:08:51.629986
• Title: UIO-LLMs: Unbiased Incremental Optimization for Long-Context LLMs
• Title（参考訳）: UIO-LLMs: 長期LLMの非バイアスインクリメンタル最適化
• Authors: Wenhao Li, Mingbao Lin, Yunshan Zhong, Shuicheng Yan, Rongrong Ji,
• Abstract要約: UIO-LLMsは、長いコンテキスト設定下でのメモリ拡張トランスフォーマーの漸進的な最適化手法である。 本稿では,TBPTTアルゴリズムを用いて学習過程を改良する。 UIO-LLMは、Llama2-7b-chatのコンテキストウィンドウを4Kから100Kトークンに、2%の追加パラメータで拡張するなど、長いコンテキストを扱うことに成功した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 111.12010207132204
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Managing long texts is challenging for large language models (LLMs) due to limited context window sizes. This study introduces UIO-LLMs, an unbiased incremental optimization approach for memory-enhanced transformers under long-context settings. We initially conceptualize the process as a streamlined encoder-decoder framework where the weights-shared encoder and decoder respectively encapsulate a context segment into memories and leverage these memories to predict outputs of the subsequent segment. Subsequently, by treating our memory-enhanced transformers as fully-connected recurrent neural networks (RNNs), we refine the training process using the Truncated Backpropagation Through Time (TBPTT) algorithm, which incorporates innovative incremental optimization techniques. These techniques not only diminish time complexity but also address the bias in gradient computation through an unbiased optimization process. UIO-LLMs successfully handle long context, such as extending the context window of Llama2-7b-chat from 4K to 100K tokens with minimal 2% additional parameters, while keeping the inference cost nearly linear as context length increases.
• Abstract（参考訳）: 長いテキストの管理は、コンテキストウィンドウのサイズが限られているため、大きな言語モデル(LLM)では難しい。 本研究は,長期環境下でのメモリ強化トランスフォーマーの非バイアスインクリメンタル最適化手法であるUIO-LLMを紹介する。 当初我々は,重み付きエンコーダとデコーダがそれぞれコンテキストセグメントを記憶にカプセル化し,これらのメモリを利用してその後のセグメントの出力を予測する,合理化エンコーダ・デコーダ・フレームワークとしてそのプロセスを概念化した。 その後、メモリ強化トランスフォーマーを完全連結リカレントニューラルネットワーク(RNN)として扱うことにより、革新的な漸進的最適化手法を取り入れたTruncated Backproagation Through Time(TBPTT)アルゴリズムを用いて、トレーニングプロセスを洗練する。 これらの手法は時間の複雑さを減少させるだけでなく、偏りのない最適化プロセスによる勾配計算のバイアスにも対処する。 UIO-LLMは、Llama2-7b-chatのコンテキストウィンドウを4Kから100Kトークンに最小2%の追加パラメータで拡張し、コンテキスト長が増加するにつれて推論コストをほぼ線形に保ちながら、長いコンテキストをうまく処理する。

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