論文の概要: The Ultimate Guide to Fine-Tuning LLMs from Basics to Breakthroughs: An Exhaustive Review of Technologies, Research, Best Practices, Applied Research Challenges and Opportunities

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.13296v3
• Date: Wed, 30 Oct 2024 01:04:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-08 05:26:28.453485
• Title: The Ultimate Guide to Fine-Tuning LLMs from Basics to Breakthroughs: An Exhaustive Review of Technologies, Research, Best Practices, Applied Research Challenges and Opportunities
• Title（参考訳）: 基礎からブレークスルーまで:技術・研究・ベストプラクティス・応用研究課題・機会の抜粋
• Authors: Venkatesh Balavadhani Parthasarathy, Ahtsham Zafar, Aafaq Khan, Arsalan Shahid,
• Abstract要約: 本稿では,Large Language Models (LLM) の微調整について検討する。 従来の自然言語処理(NLP)モデルから、AIにおける彼らの重要な役割まで、LLMの歴史的進化を概説している。 本報告では, 微調整LDMのための構造化7段パイプラインについて紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.35998666903987897
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: This report examines the fine-tuning of Large Language Models (LLMs), integrating theoretical insights with practical applications. It outlines the historical evolution of LLMs from traditional Natural Language Processing (NLP) models to their pivotal role in AI. A comparison of fine-tuning methodologies, including supervised, unsupervised, and instruction-based approaches, highlights their applicability to different tasks. The report introduces a structured seven-stage pipeline for fine-tuning LLMs, spanning data preparation, model initialization, hyperparameter tuning, and model deployment. Emphasis is placed on managing imbalanced datasets and optimization techniques. Parameter-efficient methods like Low-Rank Adaptation (LoRA) and Half Fine-Tuning are explored for balancing computational efficiency with performance. Advanced techniques such as memory fine-tuning, Mixture of Experts (MoE), and Mixture of Agents (MoA) are discussed for leveraging specialized networks and multi-agent collaboration. The report also examines novel approaches like Proximal Policy Optimization (PPO) and Direct Preference Optimization (DPO), which align LLMs with human preferences, alongside pruning and routing optimizations to improve efficiency. Further sections cover validation frameworks, post-deployment monitoring, and inference optimization, with attention to deploying LLMs on distributed and cloud-based platforms. Emerging areas such as multimodal LLMs, fine-tuning for audio and speech, and challenges related to scalability, privacy, and accountability are also addressed. This report offers actionable insights for researchers and practitioners navigating LLM fine-tuning in an evolving landscape.
• Abstract（参考訳）: 本報告では,Large Language Models (LLMs) の微調整について検討し,理論的な洞察と実践的応用を統合する。 従来の自然言語処理(NLP)モデルから、AIにおける彼らの重要な役割まで、LLMの歴史的進化を概説している。 教師なし、教師なし、命令ベースのアプローチを含む微調整手法の比較は、異なるタスクに適用可能であることを強調している。 このレポートでは、データ準備、モデル初期化、ハイパーパラメータチューニング、モデル展開を微調整するための構造化された7段階パイプラインを紹介している。 不均衡なデータセットと最適化技術の管理に重点を置いている。 計算効率と性能のバランスをとるために,ローランド適応 (LoRA) やハーフファインチューニング (Half Fine-Tuning) のようなパラメータ効率の手法を検討した。 メモリファインチューニング、Mixture of Experts(MoE)、Mixture of Agents(MoA)といった高度な技術は、専門的なネットワークとマルチエージェントのコラボレーションの活用に有効である。 また,LLMと人間の嗜好を一致させるPPO(Pximal Policy Optimization)やDPO(Direct Preference Optimization)といった新しいアプローチと,プルーニングとルーティングの最適化を併用して効率を向上する手法についても検討した。 さらなるセクションでは、検証フレームワーク、デプロイ後の監視、推論最適化について、分散およびクラウドベースのプラットフォームにLLMをデプロイすることに注目している。 マルチモーダルLLM、オーディオと音声の微調整、スケーラビリティ、プライバシ、説明責任などに関わる課題にも対処する。 本報告は, LLMの微調整を行う研究者や実践者に対して, 進化途上の景観における実用的な知見を提供する。

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