論文の概要: Continual Memorization of Factoids in Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.07175v2
• Date: Thu, 27 Feb 2025 15:08:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-28 17:31:07.84534
• Title: Continual Memorization of Factoids in Language Models
• Title（参考訳）: 言語モデルにおけるファクトイドの連続記憶
• Authors: Howard Chen, Jiayi Geng, Adithya Bhaskar, Dan Friedman, Danqi Chen,
• Abstract要約: 近年の研究では、記憶の微調整は知識の保存に効果がないか、幻覚を悪化させる可能性があることが示されている。 モデルがファクトイドの集合を記憶し、後続のデータセットを微調整する複数の段階を通して保持しなければならない設定を導入する。 特に第2段階でファクトイドを記憶する必要がある場合, LMは忘れることに悩まされている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.37538704232502
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: As new knowledge rapidly accumulates, language models (LMs) with pretrained knowledge quickly become obsolete. A common approach to updating LMs is fine-tuning them directly on new knowledge. However, recent studies have shown that fine-tuning for memorization may be ineffective in storing knowledge or may exacerbate hallucinations. In this work, we introduce a setting we call continual memorization, where a model must memorize and retain a set of factoids through multiple stages of fine-tuning on subsequent datasets. We characterized the forgetting patterns through extensive experiments and show that LMs widely suffer from forgetting, especially when needing to memorize factoids in the second stage. We posit that forgetting can be alleviated by modifying training dynamics: (1) protecting the memorization process when learning factoids or (2) reducing interference from subsequent training stages. Intriguingly, we find that mixing randomly generated word sequences or generic data sampled from pretraining corpora at different training stages effectively mitigates forgetting REMIX: Random and Generic Data Mixing). REMIX can recover performance from severe forgetting, outperforming replay methods and other continual learning baselines. We analyze how REMIX influences the learning process and find that robust memorization follows a distinct pattern: the model stores factoids in earlier layers than usual and diversifies the layers that retain them, which results in easier recall and manipulate of the learned factoids.
• Abstract（参考訳）: 新しい知識が急速に蓄積するにつれて、事前訓練された知識を持つ言語モデル(LM)は急速に廃れていく。 LMを更新する一般的なアプローチは、それらを新しい知識に基づいて微調整することです。 しかし、最近の研究では、記憶の微調整は知識の保存に効果がないか、幻覚を悪化させる可能性があることが示されている。 本研究では,連続記憶(continuous memorization)と呼ばれる,連続記憶(continuous memorization)という,連続記憶(continuous memorization)と呼ばれる設定を導入する。 本研究は,広範に実験を行った結果,特に第2段階においてファクトイドを記憶する場合には,LMが忘れることに広く苦しむことが明らかとなった。 我々は,(1)ファクトイドの学習時の記憶過程の保護,(2)その後の訓練段階からの干渉の軽減など,トレーニングダイナミクスを変更することで,忘れることの軽減が可能であることを示唆する。 興味深いことに、異なる訓練段階における事前学習コーパスからサンプリングされたランダムに生成された単語列やジェネリックデータを混合することで、REMIX: Random と Generic Data Mixing の忘れを効果的に軽減できることがわかった。 REMIXは、過度に忘れられ、より優れた再生方法や他の継続的な学習ベースラインからパフォーマンスを回復することができる。 モデルはファクトイドを通常よりも早く保存し、保持する層を多様化させ、学習したファクトイドのリコールと操作を容易にする。

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