論文の概要: CoBa: Convergence Balancer for Multitask Finetuning of Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.06741v1
• Date: Mon, 28 Oct 2024 15:05:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-01 03:50:25.927583
• Title: CoBa: Convergence Balancer for Multitask Finetuning of Large Language Models
• Title（参考訳）: CoBa:大規模言語モデルのマルチタスクファインタニングのための収束バランサ
• Authors: Zi Gong, Hang Yu, Cong Liao, Bingchang Liu, Chaoyu Chen, Jianguo Li,
• Abstract要約: マルチタスク学習(MTL)は,大規模言語モデル(LLM)の微調整に有効である LLM の既存の MTL 戦略は、計算集約的であるか、同時タスク収束の確保に失敗したかのいずれかによって、しばしば不足する。 本稿では,タスク収束バランスを最小限の計算オーバーヘッドで効果的に管理する新しいMTL手法であるCoBaを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.50705152648991
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Multi-task learning (MTL) benefits the fine-tuning of large language models (LLMs) by providing a single model with improved performance and generalization ability across tasks, presenting a resource-efficient alternative to developing separate models for each task. Yet, existing MTL strategies for LLMs often fall short by either being computationally intensive or failing to ensure simultaneous task convergence. This paper presents CoBa, a new MTL approach designed to effectively manage task convergence balance with minimal computational overhead. Utilizing Relative Convergence Scores (RCS), Absolute Convergence Scores (ACS), and a Divergence Factor (DF), CoBa dynamically adjusts task weights during the training process, ensuring that the validation loss of all tasks progress towards convergence at an even pace while mitigating the issue of individual task divergence. The results of our experiments involving three disparate datasets underscore that this approach not only fosters equilibrium in task improvement but enhances the LLMs' performance by up to 13% relative to the second-best baselines. Code is open-sourced at https://github.com/codefuse-ai/MFTCoder.
• Abstract（参考訳）: マルチタスク学習(MTL)は、タスク間のパフォーマンスと一般化能力を改善した単一モデルを提供することで、大きな言語モデル(LLM)の微調整の恩恵を受ける。 しかし、LLM の既存の MTL 戦略は、計算集約的であるか、同時タスク収束の確保に失敗したかのいずれかによって、しばしば不足する。 本稿では,タスク収束バランスを最小限の計算オーバーヘッドで効果的に管理する新しいMTL手法であるCoBaを提案する。 相対収束スコア(RCS)、絶対収束スコア(ACS)、分散係数(DF)を用いることで、CoBaはトレーニングプロセス中にタスクの重みを動的に調整し、各タスクの偏りの問題を緩和しつつ、全タスクの検証損失が偶数ペースで収束に向かって進むことを保証する。 3つの異なるデータセットを用いた実験の結果、このアプローチはタスク改善の均衡を促進させるだけでなく、LLMの性能を2番目に高いベースラインに対して最大13%向上させることを示した。 コードはhttps://github.com/codefuse-ai/MFTCoder.comで公開されている。

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