論文の概要: LOGO -- Long cOntext aliGnment via efficient preference Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.18533v1
• Date: Thu, 24 Oct 2024 08:27:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-25 16:44:28.374725
• Title: LOGO -- Long cOntext aliGnment via efficient preference Optimization
• Title（参考訳）: LOGO -- 効率的な選好最適化によるLong cOntext aliGnment
• Authors: Zecheng Tang, Zechen Sun, Juntao Li, Qiaoming Zhu, Min Zhang,
• Abstract要約: LOGO(Long cOntext aliGnment via efficient preference optimization)は、長文アライメントのための優先最適化を導入するトレーニング戦略である。 たった0.3Bのデータを1台の8$times$A800 GPUマシンで16時間トレーニングすることで、LOGOはLlama-3-8B-Instruct-80KモデルをGPT-4と同等のパフォーマンスを達成することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.510993993980573
• License:
• Abstract: Long-context models(LCMs) have shown great potential in processing long input sequences(even more than 100M tokens) conveniently and effectively. With significant progress, recent research has pointed out that LCMs can accurately locate token-level salient information within the context. Yet, the generation performance of these LCMs is far from satisfactory and might result in misaligned responses, such as hallucinations. To enhance the generation capability of LCMs, existing works have investigated the effects of data size and quality for both pre-training and instruction tuning. Though achieving meaningful improvement, previous methods fall short in either effectiveness or efficiency. In this paper, we introduce LOGO(Long cOntext aliGnment via efficient preference Optimization), a training strategy that first introduces preference optimization for long-context alignment. To overcome the GPU memory-bound issue caused by the long sequence, LOGO employs a reference-free preference optimization strategy and adopts a position synthesis method to construct the training data. By training with only 0.3B data on a single 8$\times$A800 GPU machine for 16 hours, LOGO allows the Llama-3-8B-Instruct-80K model to achieve comparable performance with GPT-4 in real-world long-context tasks while preserving the model's original capabilities on other tasks, e.g., language modeling and MMLU. Moreover, LOGO can extend the model's context window size while enhancing its generation performance.
• Abstract（参考訳）: 長文モデル(LCM)は、長文入力シーケンス(100万以上のトークン)を便利かつ効果的に処理する大きな可能性を示している。 近年の研究では、LCMがコンテキスト内でトークンレベルの有能な情報を正確に特定できることが指摘されている。 しかし、これらのLCMの生成性能は満足には程遠いため、幻覚などの不整合反応が生じる可能性がある。 LCMの生成能力を高めるため、既存の研究は、事前学習と指導訓練の両方におけるデータサイズと品質の影響を調査した。 有意義な改善を実現する一方で、従来の手法は効率性または効率性に欠ける。 本稿では,Long cOntext aliGnment (Long cOntext aliGnment via efficient preference Optimization)を導入する。 長いシーケンスに起因するGPUメモリバウンドの問題を克服するため、LOGOは参照不要な優先最適化戦略を採用し、トレーニングデータを構築するために位置合成法を採用している。 LOGOは、1つの8$\times$A800 GPUマシンにたった0.3Bのデータで16時間トレーニングすることで、Llama-3-8B-Instruct-80Kモデルが現実世界の長文タスクでGPT-4と同等のパフォーマンスを達成できると同時に、他のタスク(例えば言語モデリングやMMLU)でモデルの本来の機能を保存することができる。 さらに、LOGOは、生成性能を高めながら、モデルのコンテキストウィンドウサイズを拡張することができる。

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