論文の概要: Supervised Fine-Tuning: An Activation Pattern Optimization Process for Attention Heads

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.15820v1
• Date: Tue, 24 Sep 2024 07:34:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-26 08:31:23.287762
• Title: Supervised Fine-Tuning: An Activation Pattern Optimization Process for Attention Heads
• Title（参考訳）: Supervised Fine-Tuning:アテンションヘッドのアクティベーションパターン最適化プロセス
• Authors: Yang Zhao, Li Du, Xiao Ding, Kai Xiong, Ting Liu, Bing Qin,
• Abstract要約: 本研究では,SFTプロセスがLLMを下流タスクに適応させるプロセスについて,注意パターンの観点から検討する。 LLMは、SFT中にタスク固有のアテンションヘッドを選択的に活性化し、(2)複雑なタスクのアクティベーションパターンは基本的なタスクパターンの組み合わせであり、(3)少数のパラメータの変化は、少数のサンプル上でSFT後のアクティベーションパターンに大きな影響を与える。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.57912649802414
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Though demonstrating promising potential, LLMs' performance on complex tasks, such as advanced mathematics and complex disease diagnosis is still unsatisfactory. A key issue is the present LLMs learn in a data-driven schema, while the instruction dataset about these complex tasks is both scarce and hard to collect or construct. On the contrary, a prominent phenomenon is that LLMs can learn rather fast on those simpler tasks with adequate prior knowledge captured during pretraining stage. Thus, if the prerequisite and mechanism of such rapid generalization could be elucidated, it could be highly beneficial in enhancing the efficiency and effectiveness of the LLM's ability to learn complex tasks. Thus, in this paper, we employ a gradient-based method, to dissect the process that the SFT process adapts LLMs to downstream tasks via the perspective of attention patterns. We find that: (1) LLMs selectively activate task-specific attention heads during SFT; (2) activation patterns for complex tasks are combinations of basic task patterns; and (3) changes in a few parameters can significantly impact activation patterns after SFT on a small number of samples. Based on these insights, we conduct experiments to examine whether these conclusions could effectively enhance the efficiency and effectiveness of SFT, particularly in handling complex tasks and when instructional resources are scarce. Our research not only uncovers the underlying reasons behind LLMs' rapid learning and generalization mechanisms but also provides practical solutions for addressing data challenges in complex and specialized tasks.
• Abstract（参考訳）: 有望な可能性を示しているが、高度な数学や複雑な疾患の診断のような複雑なタスクにおけるLLMのパフォーマンスはまだ不十分である。 重要な問題は、現在のLLMがデータ駆動スキーマで学習するのに対して、これらの複雑なタスクに関する命令データセットは、収集や構築が困難であることだ。 逆に顕著な現象は、LLMが事前訓練の段階で得られた十分な事前知識で、より単純なタスクでかなり早く学習できることである。 したがって、そのような急激な一般化の前提条件とメカニズムが解明できれば、LLMの複雑なタスクを学習する能力の効率性と有効性を高めることに非常に有益である。 そこで本稿では,SFTプロセスが注視パターンの観点から,下流タスクにLLMを適用する過程を解析するために,勾配に基づく手法を用いる。 1) SFT中において, LLMはタスク固有のアテンションヘッドを選択的に活性化し, (2) 複雑なタスクのアクティベーションパターンは基本的なタスクパターンの組み合わせであり, (3) 少数のパラメータの変化はSFT後のアクティベーションパターンに大きな影響を与える。 これらの知見に基づいて、これらの結論がSFTの効率性と効果を効果的に向上するかどうか、特に複雑なタスクや教育資源が不足している場合について検討する。 我々の研究は、LLMの素早い学習と一般化メカニズムの背景にある理由を明らかにするだけでなく、複雑で専門的なタスクにおけるデータ課題に対処するための実践的な解決策も提供する。

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