論文の概要: Large Continual Instruction Assistant

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.10868v2
• Date: Tue, 11 Feb 2025 17:31:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-12 16:10:29.388098
• Title: Large Continual Instruction Assistant
• Title（参考訳）: 大規模連続指導支援システム
• Authors: Jingyang Qiao, Zhizhong Zhang, Xin Tan, Yanyun Qu, Shouhong Ding, Yuan Xie,
• Abstract要約: CIT(Continuous Instruction Tuning)は、大規模モデルにデータによる人間の意図データに従うよう指示するために用いられる。 既存の更新勾配は、CITプロセス中に前のデータセットのパフォーマンスを著しく損なうことになる。 本稿では,この課題に対処する汎用的な連続的命令チューニングフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 59.585544987096974
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Continual Instruction Tuning (CIT) is adopted to continually instruct Large Models to follow human intent data by data. It is observed that existing gradient update would heavily destroy the performance on previous datasets during CIT process. Instead, Exponential Moving Average (EMA), owns the ability to trace previous parameters, which can aid in decreasing forgetting. Nonetheless, its stable balance weight fails to deal with the ever-changing datasets, leading to the out-of-balance between plasticity and stability. In this paper, we propose a general continual instruction tuning framework to address the challenge. Starting from the trade-off prerequisite and EMA update, we propose the plasticity and stability ideal condition. Based on Taylor expansion in the loss function, we find the optimal balance weight can be automatically determined by the gradients and learned parameters. Therefore, we propose a stable-plasticity balanced coefficient to avoid knowledge confusion. Based on the semantic similarity of the instructions, we can determine whether to retrain or expand the training parameters and allocate the most suitable parameters for the testing instances. Extensive experiments across multiple continual instruction tuning benchmarks demonstrate that our approach not only enhances anti-forgetting capabilities but also significantly improves overall continual tuning performance. For example, based on LLaVA-7B, the forgetting is reduced from 5.42 to 1.93. Our code will be made publicly available soon.
• Abstract（参考訳）: CIT(Continuous Instruction Tuning)は、大規模モデルにデータによる人間の意図データに従うよう継続的に指示するために用いられる。 既存の勾配更新は、CITプロセス中に前のデータセットのパフォーマンスを著しく損なうことが観察された。 代わりに、Exponential moving Average (EMA)は、過去のパラメータをトレースする機能を所有しており、忘れることを減らすのに役立つ。 それでも、その安定したバランスウェイトは、常に変化するデータセットに対処できないため、可塑性と安定性のバランスが取れなくなる。 本稿では,この課題に対処する汎用的な連続的命令チューニングフレームワークを提案する。 トレードオフ前提条件とEMA更新から始めて,塑性と安定性の理想的な条件を提案する。 損失関数のテイラー展開に基づいて、最適バランスウェイトは勾配と学習パラメータによって自動的に決定できる。 そこで我々は,知識の混乱を避けるため,安定な塑性バランス係数を提案する。 命令の意味的類似性に基づいて、トレーニングパラメータを再トレーニングするか拡張するかを決定し、テストインスタンスに最も適したパラメータを割り当てる。 複数の連続的命令チューニングベンチマークの広範な実験は、我々のアプローチがアンチフォッゲッティング能力を高めるだけでなく、全体的な連続的チューニング性能を大幅に改善することを示した。 例えば、LLaVA-7Bに基づいて、忘れ物を5.42から1.93に減らす。 私たちのコードはまもなく公開されます。

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