論文の概要: Understanding Layer Significance in LLM Alignment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.17875v3
• Date: Tue, 08 Apr 2025 09:44:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-09 13:27:28.093169
• 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: 大規模言語モデル内のどの層がアライメントプロセスに最も重要かを特定することを提案する。 実験の結果、アライメントデータセットにかなりの違いがあるにもかかわらず、モデルの重要層が90%近く重複していることが判明した。 また, 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, 微調整効率を著しく向上させることができた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.582520695083588
• License:
• Abstract: Aligning large language models (LLMs) through supervised fine-tuning is essential for tailoring them to specific applications. 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 uncover how alignment affects model behavior at a granular level, we propose identifying which layers within LLMs are most critical to the alignment process. Our approach, named ILA, involves learning a binary mask for the parameter changes in each layer during alignment, as an indicator of layer significance. Experimental results reveal that, despite substantial differences in alignment datasets, the important layers of a model identified by ILA exhibit nearly 90\% overlap, highlighting fundamental patterns in LLM alignment. The results also 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. Finally, we discuss how these findings extend from LLM alignment to reasoning.
• Abstract（参考訳）: 大きな言語モデル(LLM)を教師付き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。 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。 粒度レベルでのアライメントがモデル行動にどのように影響するかを明らかにするために,LLM内のどの層がアライメントプロセスに最も重要かを特定することを提案する。 ILAと呼ばれる我々のアプローチでは、アライメント中の各層におけるパラメータ変化の2値マスクを、層の重要性の指標として学習する。 実験結果から、アライメントデータセットにかなりの違いがあるにもかかわらず、IAAが同定したモデルの重要層は、ほぼ90%のオーバーラップを示し、LCMアライメントの基本的なパターンを強調していることが明らかとなった。 また, 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, 微調整効率を著しく向上させることができた。 最後に、これらの知見がLCMアライメントから推論までどのように拡張されているかについて議論する。

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