論文の概要: SEEKR: Selective Attention-Guided Knowledge Retention for Continual Learning of Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.06171v1
• Date: Sat, 09 Nov 2024 13:02:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-12 14:12:00.291328
• Title: SEEKR: Selective Attention-Guided Knowledge Retention for Continual Learning of Large Language Models
• Title（参考訳）: SEEKR:大規模言語モデルの連続学習のための選択的注意誘導型知識保持
• Authors: Jinghan He, Haiyun Guo, Kuan Zhu, Zihan Zhao, Ming Tang, Jinqiao Wang,
• Abstract要約: 本研究では,大規模言語モデル (LLM) のデータ効率性に基づく連続学習のためのSelective attEntion-guided Knowledge Retention法(SEEKR)を提案する。 SEEKRは、よりきめ細かい知識保持のために選択された注目ヘッドに注意蒸留を行う。 LLMのための2つの連続学習ベンチマークの実験結果は、SEEKRが既存の手法よりも性能と効率の両面で優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.522743690956315
• License:
• Abstract: Continual learning (CL) is crucial for language models to dynamically adapt to the evolving real-world demands. To mitigate the catastrophic forgetting problem in CL, data replay has been proven a simple and effective strategy, and the subsequent data-replay-based distillation can further enhance the performance. However, existing methods fail to fully exploit the knowledge embedded in models from previous tasks, resulting in the need for a relatively large number of replay samples to achieve good results. In this work, we first explore and emphasize the importance of attention weights in knowledge retention, and then propose a SElective attEntion-guided Knowledge Retention method (SEEKR) for data-efficient replay-based continual learning of large language models (LLMs). Specifically, SEEKR performs attention distillation on the selected attention heads for finer-grained knowledge retention, where the proposed forgettability-based and task-sensitivity-based measures are used to identify the most valuable attention heads. Experimental results on two continual learning benchmarks for LLMs demonstrate the superiority of SEEKR over the existing methods on both performance and efficiency. Explicitly, SEEKR achieves comparable or even better performance with only 1/10 of the replayed data used by other methods, and reduces the proportion of replayed data to 1%.
• Abstract（参考訳）: 継続的な学習(CL)は、言語モデルが進化する現実世界の要求に動的に適応するために不可欠である。 CLにおける破滅的な忘れの問題を緩和するため、データ再生は単純で効果的な戦略であることが証明され、その後のデータ再生に基づく蒸留により、さらなる性能向上が期待できる。 しかし、既存の手法では、以前のタスクからモデルに埋め込まれた知識を十分に活用することができず、結果として、良い結果を得るためには比較的多くのリプレイサンプルが必要である。 本研究では、まず、知識保持における注意重みの重要性を探求し、次に、大規模言語モデル(LLM)のデータ効率の高いリプレイベース連続学習のためのセレクティブttEntion-guided Knowledge Retention法(SEEKR)を提案する。 具体的には、SEEKRは、選択された注目ヘッドに対して、よりきめ細かな知識保持のための注意蒸留を行う。 LLMのための2つの連続学習ベンチマークの実験結果は、SEEKRが既存の手法よりも性能と効率の両面で優れていることを示す。 SEEKRは、他のメソッドが使用する再生データの1/10で同等またはそれ以上の性能を実現し、再生データの比率を1%に下げる。

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