論文の概要: SoupLM: Model Integration in Large Language and Multi-Modal Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.08196v1
• Date: Thu, 11 Jul 2024 05:38:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-12 18:48:48.814243
• Title: SoupLM: Model Integration in Large Language and Multi-Modal Models
• Title（参考訳）: SoupLM: 大規模言語とマルチモーダルモデルにおけるモデル統合
• Authors: Yue Bai, Zichen Zhang, Jiasen Lu, Yun Fu,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)の訓練には、かなりの計算資源が必要である。 既存の公開LLMは通常、さまざまなタスクにまたがる、多種多様なプライベートにキュレートされたデータセットで事前トレーニングされる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.12227693121004
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Training large language models (LLMs) and multimodal LLMs necessitates significant computing resources, and existing publicly available LLMs are typically pre-trained on diverse, privately curated datasets spanning various tasks. For instance, LLaMA, Vicuna, and LLaVA are three LLM variants trained with LLaMA base models using very different training recipes, tasks, and data modalities. The training cost and complexity for such LLM variants grow rapidly. In this study, we propose to use a soup strategy to assemble these LLM variants into a single well-generalized multimodal LLM (SoupLM) in a cost-efficient manner. Assembling these LLM variants efficiently brings knowledge and specialities trained from different domains and data modalities into an integrated one (e.g., chatbot speciality from user-shared conversations for Vicuna, and visual capacity from vision-language data for LLaVA), therefore, to avoid computing costs of repetitive training on several different domains. We propose series of soup strategies to systematically benchmark performance gains across various configurations, and probe the soup behavior across base models in the interpolation space.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル (LLM) とマルチモーダル LLM の訓練は重要な計算資源を必要とし、既存の一般公開 LLM は様々なタスクにまたがる多種多様なプライベートなデータセットで事前訓練される。 例えば、LLaMA、Vicuna、LLaVAは、LLaMAベースモデルでトレーニングされた3つのLLM変種である。 LLM変種に対するトレーニングコストと複雑さは急速に増大する。 本研究では,これらのLSM変異体を,コスト効率のよい単一汎用マルチモーダルLSM(SoupLM)に組み立てるためのスープ戦略を提案する。 これらのLLM変種を組み込むことで、異なるドメインとデータモダリティから訓練された知識と専門性を統合されたもの(例えば、Vicunaのユーザ共有会話からのチャットボット特化、LLaVAの視覚言語データからの視覚能力)に効率よく組み込むことで、複数のドメインで繰り返しトレーニングを行う際の計算コストを回避することができる。 そこで本研究では,様々な構成におけるパフォーマンス向上を体系的に評価するための一連のスープ戦略を提案し,補間空間におけるベースモデル間のスープ挙動を探索する。

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