論文の概要: Entropic Distribution Matching in Supervised Fine-tuning of LLMs: Less Overfitting and Better Diversity

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.16673v1
• Date: Thu, 29 Aug 2024 16:21:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-08-30 13:02:54.712657
• Title: Entropic Distribution Matching in Supervised Fine-tuning of LLMs: Less Overfitting and Better Diversity
• Title（参考訳）: LLMの微調整におけるエントロピー分布マッチング:オーバーフィッティングの低減と多様性の向上
• Authors: Ziniu Li, Congliang Chen, Tian Xu, Zeyu Qin, Jiancong Xiao, Ruoyu Sun, Zhi-Quan Luo,
• Abstract要約: クロスエントロピー(CE)損失はスーパーバイザードファインチューニング(SFT)におけるデファクト選択である 本稿では,最大エントロピー原理を導入することで,これらの問題に対処することを目的とする。 我々は,逆Kulback-Leibler分散最小化を解くGEMと呼ばれる新しい分布マッチング法を開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.029349520753538
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large language models rely on Supervised Fine-Tuning (SFT) to specialize in downstream tasks. Cross Entropy (CE) loss is the de facto choice in SFT, but it often leads to overfitting and limited output diversity due to its aggressive updates to the data distribution. This paper aim to address these issues by introducing the maximum entropy principle, which favors models with flatter distributions that still effectively capture the data. Specifically, we develop a new distribution matching method called GEM, which solves reverse Kullback-Leibler divergence minimization with an entropy regularizer. For the SFT of Llama-3-8B models, GEM outperforms CE in several aspects. First, when applied to the UltraFeedback dataset to develop general instruction-following abilities, GEM exhibits reduced overfitting, evidenced by lower perplexity and better performance on the IFEval benchmark. Furthermore, GEM enhances output diversity, leading to performance gains of up to 7 points on math reasoning and code generation tasks using best-of-n sampling, even without domain-specific data. Second, when fine-tuning with domain-specific datasets for math reasoning and code generation, GEM also shows less overfitting and improvements of up to 10 points compared with CE.
• Abstract（参考訳）: 大規模な言語モデルは、下流タスクを専門とするSupervised Fine-Tuning (SFT) に依存している。 クロスエントロピー(CE)損失は、SFTにおいて事実上の選択であるが、データ分散に対する積極的な更新のため、過度に適合し、出力の多様性が制限される。 本稿では,データを効果的に捕捉する平らな分布を持つモデルに有利な最大エントロピー原理を導入することで,これらの問題に対処することを目的とする。 具体的には,エントロピー正規化器を用いた逆Kulback-Leibler分散最小化を解くGEMと呼ばれる新しい分布マッチング法を開発した。 Llama-3-8BモデルのSFTでは、GEMはCEよりいくつかの面で優れている。 まず、UltraFeedbackデータセットを適用して一般的な命令フォロー機能を開発すると、GEMは過度なオーバーフィッティングを減らし、低いパープレキシティとIFEvalベンチマークのパフォーマンスの向上を証明した。 さらに、GEMは出力の多様性を高め、ドメイン固有のデータなしでもベスト・オブ・nサンプリングを用いた算術推論やコード生成タスクで最大7ポイントの性能向上をもたらす。 第二に、数学推論とコード生成のためのドメイン固有のデータセットを微調整する場合、GEMはCEと比較して過度な適合や最大10ポイントの改善も示している。

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