論文の概要: Mitigating Forgetting in LLM Supervised Fine-Tuning and Preference Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.15483v1
• Date: Sun, 20 Oct 2024 19:38:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-22 13:22:20.312855
• Title: Mitigating Forgetting in LLM Supervised Fine-Tuning and Preference Learning
• Title（参考訳）: LLM監督による微調整と選好学習の緩和
• Authors: Heshan Fernando, Han Shen, Parikshit Ram, Yi Zhou, Horst Samulowitz, Nathalie Baracaldo, Tianyi Chen,
• Abstract要約: SFTとRLHF/DPOのトレードオフの観点から,逐次後トレーニングが準最適であることを示す。 本稿では,理論収束保証と逐次後学習フレームワークの性能を実証的に向上した実践的後学習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）: 40.416535800947074
• License:
• Abstract: Post-training of pre-trained LLMs, which typically consists of the supervised fine-tuning (SFT) stage and the preference learning (RLHF or DPO) stage, is crucial to effective and safe LLM applications. The widely adopted approach in post-training popular open-source LLMs is to sequentially perform SFT and RLHF/DPO. However, sequential training is sub-optimal in terms of SFT and RLHF/DPO trade-off: the LLM gradually forgets about the first stage's training when undergoing the second stage's training. We theoretically prove the sub-optimality of sequential post-training. Furthermore, we propose a practical joint post-training framework with theoretical convergence guarantees and empirically outperforms sequential post-training framework, while having similar computational cost. Our code is available at https://github.com/heshandevaka/XRIGHT.
• Abstract（参考訳）: 教師付き微調整(SFT)段階と選好学習(RLHFまたはDPO)段階からなるプレトレーニング済みLLMのポストトレーニングは、効果的で安全なLLM応用に不可欠である。 オープンソースLLMのポストトレーニングにおいて広く採用されているアプローチは、SFTとRLHF/DPOのシーケンシャルな実行である。 しかし、シーケンシャルトレーニングはSFTとRLHF/DPOのトレードオフの観点からは準最適であり、LLMは第2ステージのトレーニングを行う際の第1ステージのトレーニングを徐々に忘れている。 シーケンシャルなポストトレーニングの準最適性を理論的に証明する。 さらに, 理論的収束を保証するとともに, 同様の計算コストを伴いながら, 逐次的後学習フレームワークの性能を実証的に向上する, 実用的な後学習フレームワークを提案する。 私たちのコードはhttps://github.com/heshandevaka/XRIGHTで利用可能です。

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