論文の概要: Minor SFT loss for LLM fine-tune to increase performance and reduce model deviation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.10642v1
• Date: Tue, 20 Aug 2024 08:32:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-21 14:34:27.215333
• Title: Minor SFT loss for LLM fine-tune to increase performance and reduce model deviation
• Title（参考訳）: LLMファインチューンの小型SFT損失による性能向上とモデル偏差低減
• Authors: Shiming Xie, Hong Chen, Fred Yu, Zeye Sun, Xiuyu Wu,
• Abstract要約: 最適化されたモデルと元のモデルとの差分を測定するためのSFTのトレーニング指標と、トレーニングの有効性を高めることができる損失関数MinorSFTを提案する。 本稿では,DPO と MinorDPO の知見を得て,最適化モデルとオリジナルモデルとの差分を測定するための SFT のトレーニング指標と,トレーニングの有効性を高めることができる損失関数 MinorSFT を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.506166330956082
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Instruct LLM provide a paradigm used in large scale language model to align LLM to human preference. The paradigm contains supervised fine tuning and reinforce learning from human feedback. This paradigm is also used in downstream scenarios to adapt LLM to specific corpora and applications. Comparing to SFT, there are many efforts focused on RLHF and several algorithms being proposed, such as PPO, DPO, IPO, KTO, MinorDPO and etc. Meanwhile most efforts for SFT are focused on how to collect, filter and mix high quality data. In this article with insight from DPO and MinorDPO, we propose a training metric for SFT to measure the discrepancy between the optimized model and the original model, and a loss function MinorSFT that can increase the training effectiveness, and reduce the discrepancy between the optimized LLM and original LLM.
• Abstract（参考訳）: 命令LDMは、LLMを人間の好みに合わせるために、大規模言語モデルで使用されるパラダイムを提供する。 このパラダイムには、教師付き微調整と、人間のフィードバックからの学習の強化が含まれている。 このパラダイムは、特定のコーパスやアプリケーションにLLMを適用するために、下流のシナリオでも使用される。 SFTと比較して、RLHFやPPO、DPO、IPO、KTO、MinorDPOなど、いくつかのアルゴリズムが提案されている。 一方、SFTのほとんどの取り組みは、高品質なデータを収集、フィルタリング、混合する方法に焦点を当てている。 本稿では,DPO と MinorDPO の知見を得て,最適化モデルとオリジナルモデルとの差分を測定するための SFT のトレーニング指標と,学習効率を向上し,最適化 LLM とオリジナル LLM の差分を低減することができる損失関数 MinorSFT を提案する。

関連論文リスト

• Performance Law of Large Language Models [58.32539851241063]
  性能法則は、LLMアーキテクチャの選択と計算資源の効率的な割り当てを導くために用いられる。 性能法則は、LLMアーキテクチャの選択と計算資源の効率的な割り当てを広範な実験なしで導くのに利用できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-19T11:09:12Z)
• Minor DPO reject penalty to increase training robustness [8.971332948872185]
  人間の嗜好からの学習は、ダウンストリームタスクにおいて、事前学習されたLLMを人間の嗜好に合わせるために、大規模言語モデル(LLM)の微調整ステップで使用されるパラダイムである。 近年,簡易なRLフリー手法でアライメント問題を解決するために,DPO(Direct Preference Optimization)が提案されている。 本稿では、DPOにおける$beta$の動作メカニズムを分析し、RLアルゴリズムとDPOの構文差を明らかにし、DPOの単純化による潜在的な不足について理解する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-19T09:29:31Z)
• PAFT: A Parallel Training Paradigm for Effective LLM Fine-Tuning [17.73193523921637]
  大規模言語モデル(LLM)は、多様な自然言語処理(NLP)タスクにおいて顕著な能力を示している。 LLMは通常、制御された微調整(SFT)を行い、その後、下流のアプリケーションで使用できるように調整する。 本稿では,PLMファインチューニングのための新しいPArallelトレーニングパラダイムであるPAFTを紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-25T20:11:37Z)
• Delta-CoMe: Training-Free Delta-Compression with Mixed-Precision for Large Language Models [79.46938238953916]
  多様なアプリケーションへの微調整された大規模言語モデル(LLM)は、複雑な要求を満たすために不可欠である。 近年の研究では、微調整LDMをベースモデルと対応するデルタウェイトに分解し、低ランクまたは低ビットのアプローチで圧縮してコストを削減することが示唆されている。 本研究では,従来の低ランク圧縮法と低ビット圧縮法がタスク固有の微調整LDMのモデル性能を著しく損なうことを観察する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-13T07:57:27Z)
• Multi-Reference Preference Optimization for Large Language Models [56.84730239046117]
  複数の参照モデルを用いた直接選好最適化のための新しいクローズドフォームの定式化を提案する。 得られたアルゴリズムであるMulti-Reference Preference Optimization (MRPO)は、様々な参照モデルからより広範な事前知識を活用する。 MRPOを微調整したLLMは,データ不足や多量性に関わらず,様々な嗜好データにおいてより一般化されていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-26T00:29:04Z)
• SPP: Sparsity-Preserved Parameter-Efficient Fine-Tuning for Large Language Models [53.638791265113625]
  空間保存型大規模言語モデルのための効率的な微調整法 コードはhttps://github.com/Lucky-Lance/SPP.comで公開される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-25T04:55:27Z)
• Value Augmented Sampling for Language Model Alignment and Personalization [39.070662999014836]
  報酬最適化のための新しいフレームワーク、価値拡張サンプリング(VAS)を提案する。 VASは、ポリシーと値関数を併用することなく、最適報酬最大化ポリシーを解く。 我々のアルゴリズムは、いくつかの報酬を作曲し、展開期間中に各報酬の幅を制御できる新しい能力を解き放ちます。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-10T17:59:04Z)
• Self-Play Fine-Tuning Converts Weak Language Models to Strong Language Models [52.98743860365194]
  本稿では,SPIN(Self-Play fIne-tuNing)と呼ばれるファインチューニング手法を提案する。 SPINの中心には自己再生機構があり、LLMは自身のインスタンスと対戦することでその能力を洗練させる。 このことは、自己プレイの約束に光を当て、熟練した相手を必要とせずに、LSMにおける人間レベルのパフォーマンスの達成を可能にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-02T18:53:13Z)
• Dynamic Sparse No Training: Training-Free Fine-tuning for Sparse LLMs [67.38165028487242]
  そこで我々は,DSnoT(Dynamic Sparse No Training, 動的スパース・ノー・トレーニング)を導入した。 動的スパーストレーニングにインスパイアされたDSnoTは、密度とスパースLLM間の再構成誤差を最小限に抑える。 本稿は, LLMのスパースを, 効率的なトレーニング自由な方法で微調整し, 新たな会場をオープンして, LLMの空間性に大きな可能性を拡大する方法について, 新たな知見を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-13T07:38:52Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。