論文の概要: Understanding Layer Significance in LLM Alignment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.17875v1
• Date: Wed, 23 Oct 2024 13:47:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-24 13:57:12.097219
• Title: Understanding Layer Significance in LLM Alignment
• Title（参考訳）: LLMアライメントにおける層意義の理解
• Authors: Guangyuan Shi, Zexin Lu, Xiaoyu Dong, Wenlong Zhang, Xuanyu Zhang, Yujie Feng, Xiao-Ming Wu,
• Abstract要約: LLMアライメント(ILA)の重要なレイヤを特定するための新しい手法を提案する。 ILAは、さまざまなアライメントデータセットにまたがる重要なレイヤを一貫して識別する。 実験結果から,非定常層凍結はモデル全体の性能を向上する一方で,最重要層を選択的に調整することで,性能損失を最小限に抑えて微調整効率を著しく向上することが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.582520695083588
• License:
• Abstract: Aligning large language models (LLMs) through fine-tuning is essential for tailoring them to specific applications. Therefore, understanding what LLMs learn during the alignment process is crucial. Recent studies suggest that alignment primarily adjusts a model's presentation style rather than its foundational knowledge, indicating that only certain components of the model are significantly impacted. To delve deeper into LLM alignment, we propose to identify which layers within LLMs are most critical to the alignment process, thereby uncovering how alignment influences model behavior at a granular level. We propose a novel approach to identify the important layers for LLM alignment (ILA). It involves learning a binary mask for each incremental weight matrix in the LoRA algorithm, indicating the significance of each layer. ILA consistently identifies important layers across various alignment datasets, with nearly 90% overlap even with substantial dataset differences, highlighting fundamental patterns in LLM alignment. Experimental results indicate that freezing non-essential layers improves overall model performance, while selectively tuning the most critical layers significantly enhances fine-tuning efficiency with minimal performance loss.
• Abstract（参考訳）: 大きな言語モデル(LLM)を微調整で調整することは、特定のアプリケーションに合わせるのに不可欠である。 したがって、LCMがアライメントプロセス中に何を学ぶかを理解することが重要である。 近年の研究では、アライメントは基礎知識よりもモデルのプレゼンテーションスタイルを主眼的に調整し、モデルの特定のコンポーネントのみが大きな影響を受けていることを示唆している。 LLMアライメントを深く掘り下げるために,LLM内のどの層がアライメントプロセスに最も重要かを同定し,そのアライメントがモデル挙動にどのように影響するかを明らかにすることを提案する。 LLMアライメント(ILA)の重要なレイヤを特定するための新しい手法を提案する。 LoRAアルゴリズムでは、各インクリメンタルウェイトマトリクスのバイナリマスクを学習し、各レイヤの意義を示す。 ILAは、さまざまなアライメントデータセットにまたがる重要なレイヤを一貫して識別する。 実験結果から,非定常層凍結はモデル全体の性能を向上する一方で,最重要層を選択的に調整することで,性能損失を最小限に抑えて微調整効率を著しく向上することが示された。

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