論文の概要: Generalization v.s. Memorization: Tracing Language Models' Capabilities Back to Pretraining Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.14985v1
• Date: Sat, 20 Jul 2024 21:24:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-23 19:48:22.006854
• Title: Generalization v.s. Memorization: Tracing Language Models' Capabilities Back to Pretraining Data
• Title（参考訳）: 一般化対メモ化:事前学習データに言語モデルの能力を引き戻す
• Authors: Antonis Antoniades, Xinyi Wang, Yanai Elazar, Alfonso Amayuelas, Alon Albalak, Kexun Zhang, William Yang Wang,
• Abstract要約: 大規模言語モデルにおける一般化と記憶の相互作用について検討する。 各種のオープンソースLLMとその事前学習コーパスを用いて、モデルのサイズが大きくなるにつれて、タスク関連$n$-gramのペアデータの重要性が増すのを観察する。 その結果,LLMの能力は,十分なタスク関連事前学習データによる記憶と一般化の微妙なバランスから生じるという仮説を支持した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 76.90128359866462
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Despite the proven utility of large language models (LLMs) in real-world applications, there remains a lack of understanding regarding how they leverage their large-scale pretraining text corpora to achieve such capabilities. In this work, we investigate the interplay between generalization and memorization in pretrained LLMs at scale, through a comprehensive $n$-gram analysis of their training data. Our experiments focus on three general task types: translation, question-answering, and multiple-choice reasoning. With various sizes of open-source LLMs and their pretraining corpora, we observe that as the model size increases, the task-relevant $n$-gram pair data becomes increasingly important, leading to improved task performance, decreased memorization, stronger generalization, and emergent abilities. Our results support the hypothesis that LLMs' capabilities emerge from a delicate balance of memorization and generalization with sufficient task-related pretraining data, and point the way to larger-scale analyses that could further improve our understanding of these models.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)が現実のアプリケーションで有効であることが証明されているにもかかわらず、そのような機能を実現するために大規模な事前学習テキストコーパスをどのように活用するかについては理解されていない。 本研究では,事前学習したLLMにおける一般化と記憶の相互作用を,学習データの総合的な$n$-gram解析により検討する。 本実験では,3種類のタスクタイプ(翻訳,質問応答,複数選択推論)に着目した。 各種のオープンソースLCMとその事前学習コーパスを用いて、モデルのサイズが大きくなるにつれて、タスク関連$n$-gramのペアデータの重要性が増し、タスク性能が向上し、記憶力の低下、一般化の強化、創発的能力の向上が期待できる。 その結果, LLMの能力は, 十分なタスク関連事前学習データを用いて, 記憶と一般化の微妙なバランスから生まれるという仮説を支持し, それらのモデルの理解を深めることのできる大規模分析への道を示す。

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