論文の概要: Intermittent Semi-working Mask: A New Masking Paradigm for LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.00539v1
• Date: Thu, 1 Aug 2024 13:22:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-04 20:36:37.928527
• Title: Intermittent Semi-working Mask: A New Masking Paradigm for LLMs
• Title（参考訳）: 間欠的なセミワークマスク - LLMのための新しいマスクパラダイム
• Authors: Mingcong Lu, Jiangcai Zhu, Wang Hao, Zheng Li, Shusheng Zhang, Kailai Shao, Chao Chen, Nan Li, Feng Wang, Xin Lu,
• Abstract要約: マルチターン対話は人間と大規模言語モデル(LLM)の鍵となる対話手法である これらの問題に対処するために,ISM (Intermittent Semi-working Mask) と呼ばれる新しいマスキング手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.271151693864114
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Multi-turn dialogues are a key interaction method between humans and Large Language Models (LLMs), as conversations extend over multiple rounds, keeping LLMs' high generation quality and low latency is a challenge. Mainstream LLMs can be grouped into two categories based on masking strategy: causal LLM and prefix LLM. Several works have demonstrated that prefix LLMs tend to outperform causal ones in scenarios that heavily depend on historical context such as multi-turn dialogues or in-context learning, thanks to their bidirectional attention on prefix sequences. However, prefix LLMs have an inherent inefficient training problem in multi-turn dialogue datasets. In addition, the attention mechanism of prefix LLM makes it unable to reuse Key-Value Cache (KV Cache) across dialogue rounds to reduce generation latency. In this paper, we propose a novel masking scheme called Intermittent Semi-working Mask (ISM) to address these problems. Specifically, we apply alternate bidirectional and unidirectional attention on queries and answers in the dialogue history. In this way, ISM is able to maintain the high quality of prefix LLM and low generation latency of causal LLM, simultaneously. Extensive experiments illustrate that our ISM achieves significant performance.
• Abstract（参考訳）: マルチターン対話は人間と大規模言語モデル(LLM)の間の重要な対話手法であり、会話が複数ラウンドにわたって延び、LLMの高世代品質と低レイテンシを維持することが課題である。 メインストリーム LLM は、因果 LLM と接頭辞 LLM の2つのカテゴリに分類することができる。 いくつかの研究は、プレフィックスLLMは、プレフィックスシーケンスに対する双方向の注意のおかげで、多ターン対話やコンテキスト内学習のような歴史的文脈に大きく依存するシナリオにおいて、因果関係よりも優れていることを示した。 しかし、プレフィックスLLMは、マルチターン対話データセットに固有の非効率なトレーニング問題を持っている。 さらに、プレフィックスLLMのアテンションメカニズムにより、対話ラウンド間でキーバリューキャッシュ(KVキャッシュ)を再利用できず、生成遅延を低減できる。 本稿では,この問題を解決するため,ISM(Intermittent Semi-working Mask)と呼ばれる新しいマスキング手法を提案する。 具体的には,対話履歴における問合せと回答に対して,双方向と一方向を交互に注目する。 このようにして、ISMは、プレフィックスLLMの高品質な維持と、因果LLMの低生成遅延を同時に維持することができる。 大規模な実験は、我々のISMが大きなパフォーマンスを達成していることを示している。

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