論文の概要: Improving the Language Understanding Capabilities of Large Language Models Using Reinforcement Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.11020v3
- Date: Tue, 22 Oct 2024 00:42:39 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-10-23 14:26:22.545127
- Title: Improving the Language Understanding Capabilities of Large Language Models Using Reinforcement Learning
- Title（参考訳）: 強化学習を用いた大規模言語モデルの言語理解能力の向上
- Authors: Bokai Hu, Sai Ashish Somayajula, Xin Pan, Zihan Huang, Pengtao Xie,
- Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)はゼロショットプロンプトと少数ショットプロンプトを使用して自然言語生成に優れる。
BERTベースのようなエンコーダのみのモデルは、GLUEやSuperGLUEのようなベンチマークでLLMより優れている。
本稿では,LLMのNLU能力を高めるために,SFTとPPOの2つのアプローチについて検討する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.763247227949822
- License:
- Abstract: Large language models (LLMs), built on decoder-only transformers, excel in natural language generation and adapt to diverse tasks using zero-shot and few-shot prompting. However, these prompting methods often struggle on natural language understanding (NLU) tasks, where encoder-only models like BERT-base outperform LLMs on benchmarks like GLUE and SuperGLUE. This paper explores two approaches-supervised fine-tuning (SFT) and proximal policy optimization (PPO)-to enhance LLMs' NLU abilities. To reduce the cost of full-model fine-tuning, we integrate low-rank adaptation (LoRA) layers, limiting updates to these layers during both SFT and PPO. In SFT, task-specific prompts are concatenated with input queries and ground-truth labels, optimizing with next-token prediction. Despite this, LLMs still underperform compared to models like BERT-base on several NLU tasks. To close this gap, we apply PPO, a reinforcement learning technique that treats each token generation as an action and uses a reward function based on alignment with ground-truth answers. PPO then updates the model to maximize these rewards, aligning outputs with correct labels. Our experiments with LLAMA2-7B show that PPO improves performance, with a 6.3-point gain over SFT on GLUE. PPO exceeds zero-shot by 38.7 points and few-shot by 26.1 points on GLUE, while surpassing these by 28.8 and 28.5 points on SuperGLUE. Additionally, PPO outperforms BERT-large by 2.7 points on GLUE and 9.3 points on SuperGLUE. The improvements are consistent across models like Qwen2.5-7B and MPT-7B, highlighting PPO's robustness in enhancing LLMs' NLU capabilities.
- Abstract（参考訳）: デコーダのみのトランスフォーマー上に構築された大規模言語モデル(LLM)は、自然言語生成に優れ、ゼロショットと少数ショットプロンプトを使用して多様なタスクに適応する。
しかしながら、これらのプロンプト手法は、GLUEやSuperGLUEのようなベンチマーク上でBERTベースのようなエンコーダのみのモデルがLLMを上回り、自然言語理解(NLU)タスクに苦しむことが多い。
本稿では,LLMのNLU能力を高めるために,SFTとPPOの2つのアプローチについて検討する。
フルモデルファインチューニングのコストを削減するため、低ランク適応(LoRA)層を統合し、SFTとPPOの両方でこれらの層への更新を制限する。
SFTでは、タスク固有のプロンプトは入力クエリとグランドトルースラベルと連結され、次のトーケン予測に最適化される。
にもかかわらず、LLMはいくつかのNLUタスクにおいてBERTベースのようなモデルに比べてまだ性能が劣っている。
このギャップを埋めるために,各トークン生成をアクションとして扱う強化学習手法であるPPOを適用する。
PPOはモデルを更新し、これらの報酬を最大化し、出力を正しいラベルと整列させる。
LLAMA2-7Bを用いた実験により,PPOはGLUE上のSFTよりも6.3ポイント向上した。
PPOはゼロショットを38.7点、少数ショットを26.1点、スーパーGLUEを28.8点、28.5点を突破した。
さらに、PPO は BERT-large を GLUE で 2.7 点、SuperGLUE で 9.3 点で上回っている。
この改良はQwen2.5-7BやMPT-7Bのようなモデル間で一貫しており、LLMのNLU能力を向上するPPOの堅牢性を強調している。
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