論文の概要: Transferable Post-training via Inverse Value Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.21027v1
• Date: Mon, 28 Oct 2024 13:48:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-29 12:17:29.752922
• Title: Transferable Post-training via Inverse Value Learning
• Title（参考訳）: 逆値学習によるトランスファー可能なポストトレーニング
• Authors: Xinyu Lu, Xueru Wen, Yaojie Lu, Bowen Yu, Hongyu Lin, Haiyang Yu, Le Sun, Xianpei Han, Yongbin Li,
• Abstract要約: 別個のニューラルネットワーク(すなわち値ネットワーク)を用いた後学習におけるロジットレベルのモデリング変更を提案する。 このネットワークをデモを使って小さなベースモデルでトレーニングした後、推論中に他のトレーニング済みモデルとシームレスに統合することができる。 得られた値ネットワークは、パラメータサイズの異なる事前学習されたモデル間で広い転送性を有することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 83.75002867411263
• License:
• Abstract: As post-training processes utilize increasingly large datasets and base models continue to grow in size, the computational demands and implementation challenges of existing algorithms are escalating significantly. In this paper, we propose modeling the changes at the logits level during post-training using a separate neural network (i.e., the value network). After training this network on a small base model using demonstrations, this network can be seamlessly integrated with other pre-trained models during inference, enables them to achieve similar capability enhancements. We systematically investigate the best practices for this paradigm in terms of pre-training weights and connection schemes. We demonstrate that the resulting value network has broad transferability across pre-trained models of different parameter sizes within the same family, models undergoing continuous pre-training within the same family, and models with different vocabularies across families. In certain cases, it can achieve performance comparable to full-parameter fine-tuning. Furthermore, we explore methods to enhance the transferability of the value model and prevent overfitting to the base model used during training.
• Abstract（参考訳）: ポストトレーニングプロセスでは、大規模データセットの利用が増加し、ベースモデルのサイズが拡大し続けており、既存のアルゴリズムの計算要求と実装課題は大幅に増大している。 本稿では,別個のニューラルネットワーク(すなわち値ネットワーク)を用いて,学習後のロジットレベルの変化をモデル化する。 このネットワークをデモを使って小さなベースモデルでトレーニングした後、推論中に他のトレーニング済みモデルとシームレスに統合することで、同様の機能拡張を実現することができる。 このパラダイムのベストプラクティスを,事前学習の重み付けと接続方式の観点から体系的に検討する。 得られた値ネットワークは、同じ家族内で異なるパラメータサイズの事前学習モデル、同じ家族内で連続的な事前学習を行うモデル、家族間で異なる語彙を持つモデルにまたがって幅広い伝達性を有することを示す。 場合によっては、フルパラメータの微調整に匹敵するパフォーマンスを達成することができる。 さらに,評価モデルの伝達性を高め,トレーニング時に使用するベースモデルへの過度な適合を防止する手法についても検討する。

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