論文の概要: Learning Dynamics of LLM Finetuning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.10490v1
• Date: Mon, 15 Jul 2024 07:30:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-16 16:00:42.048690
• Title: Learning Dynamics of LLM Finetuning
• Title（参考訳）: LLMファインタニングの学習ダイナミクス
• Authors: Yi Ren, Danica J. Sutherland,
• Abstract要約: 学習力学は、特定のトレーニング例の学習がモデルの他の例の予測にどのように影響するかを記述する。 ステップワイズ分解の解析により,大規模言語モデルの微調整時の学習ダイナミクスについて検討した。 我々のフレームワークは、命令チューニングと選好チューニングの両方のための一般的なアルゴリズムのトレーニングに関する多くの興味深い観察を均一に解釈することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.720113883193765
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Learning dynamics, which describes how the learning of specific training examples influences the model's prediction of other examples, give us a powerful tool for understanding the behavior of deep learning systems. We study the learning dynamics of large language models during finetuning, by analyzing the step-wise decomposition and accumulated influence among different responses. Our framework allows a uniform interpretation of many interesting observations about the training of popular algorithms for both instruction tuning and preference tuning. The analysis not only explains where the benefits of these methods come from but also inspires a simple, effective method to further improve the alignment performance. Code for experiments is available at https://github.com/Joshua-Ren/Learning_dynamics_LLM.
• Abstract（参考訳）: 学習力学は、特定のトレーニング例の学習がモデルの他の例の予測にどのように影響するかを記述するもので、ディープラーニングシステムの振る舞いを理解するための強力なツールを提供する。 ステップワイズ分解を解析し,異なる応答間の影響を蓄積することにより,ファインタニング中の大規模言語モデルの学習ダイナミクスについて検討する。 我々のフレームワークは、命令チューニングと選好チューニングの両方のための一般的なアルゴリズムのトレーニングに関する多くの興味深い観察を均一に解釈することができる。 この分析は、これらの手法の利点がどこから来たのかを説明するだけでなく、アライメント性能をさらに改善するためのシンプルで効果的な方法ももたらします。 実験用のコードはhttps://github.com/Joshua-Ren/Learning_dynamics_LLMで公開されている。

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