論文の概要: Layer by Layer: Uncovering Where Multi-Task Learning Happens in Instruction-Tuned Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.20008v1
• Date: Fri, 25 Oct 2024 23:38:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-29 12:17:37.847208
• Title: Layer by Layer: Uncovering Where Multi-Task Learning Happens in Instruction-Tuned Large Language Models
• Title（参考訳）: レイヤ・バイ・レイヤ: 命令型大規模言語モデルでマルチタスク学習が発生する場所を明らかにする
• Authors: Zheng Zhao, Yftah Ziser, Shay B. Cohen,
• Abstract要約: タスクの多種多様な配列で訓練済みの大規模言語モデル(LLM)を微調整することが、モデル構築の一般的なアプローチとなっている。 本研究では,事前学習したLLMに符号化されたタスク固有情報と,その表現に対する指導指導の効果について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.676688441884465
• License:
• Abstract: Fine-tuning pre-trained large language models (LLMs) on a diverse array of tasks has become a common approach for building models that can solve various natural language processing (NLP) tasks. However, where and to what extent these models retain task-specific knowledge remains largely unexplored. This study investigates the task-specific information encoded in pre-trained LLMs and the effects of instruction tuning on their representations across a diverse set of over 60 NLP tasks. We use a set of matrix analysis tools to examine the differences between the way pre-trained and instruction-tuned LLMs store task-specific information. Our findings reveal that while some tasks are already encoded within the pre-trained LLMs, others greatly benefit from instruction tuning. Additionally, we pinpointed the layers in which the model transitions from high-level general representations to more task-oriented representations. This finding extends our understanding of the governing mechanisms of LLMs and facilitates future research in the fields of parameter-efficient transfer learning and multi-task learning.
• Abstract（参考訳）: 様々なタスクからなるLLM(Fun-tuning Pre-trained Large Language Model)は,様々な自然言語処理(NLP)タスクを解くモデル構築において,一般的なアプローチとなっている。 しかしながら、これらのモデルがタスク固有の知識をどこに、どの程度保持するかは、いまだに未解明のままである。 本研究では,事前学習したLLMに符号化されたタスク固有情報と,60以上のNLPタスクの多種多様なセットにおける命令チューニングが表現に与える影響について検討した。 本研究では,学習前と学習後の違いを行列解析ツールを用いて分析する。 この結果から,すでにトレーニング済みのLLMにコード化されているタスクもあるが,命令チューニングのメリットは大きいことがわかった。 さらに、モデルが高レベルな汎用表現からよりタスク指向の表現へと遷移する層をピンポイントで特定した。 この発見は, LLMの管理機構の理解を深め, パラメータ効率の伝達学習とマルチタスク学習の分野における今後の研究を促進する。

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