論文の概要: VersaTune: Harnessing Vertical Domain Insights for Multi-Ability LLM Supervised Fine-Tuning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.11266v2
• Date: Sun, 24 Nov 2024 08:29:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-26 14:15:57.735806
• Title: VersaTune: Harnessing Vertical Domain Insights for Multi-Ability LLM Supervised Fine-Tuning
• Title（参考訳）: VersaTune:多機能LDM監視ファインタニングのための垂直領域インサイト
• Authors: Keer Lu, Keshi Zhao, Zheng Liang, Da Pan, Shusen Zhang, Xin Wu, Weipeng Chen, Zenan Zhou, Guosheng Dong, Bin Cui, Wentao Zhang,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、ドメイン間の複数のタスクを処理する際、顕著な能力を示す。 既存の作業は主に、微調整中のドメイン固有の拡張に焦点を当てています。 本稿では,LLMの総合的多機能性能向上を目的とした新しいデータ合成フレームワークであるVersaTuneを紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.65649832364651
• License:
• Abstract: Large Language Models (LLMs) exhibit remarkable capabilities in handling multiple tasks across domains due to their emergent properties. These capabilities are further augmented during the Supervised Fine-Tuning (SFT) phase. Despite their potential, existing work mainly focuses on domain-specific enhancements during fine-tuning, the challenge of which lies in catastrophic forgetting of knowledge across other domains. In this study, we introduce VersaTune, a novel data composition framework designed for enhancing LLMs' overall multi-ability performances during fine-tuning. We categorize knowledge into distinct domains including law, medicine, finance, science, code. We begin with detecting the distribution of domain-specific knowledge within the base model, followed by the composition of training data that aligns with the model's existing knowledge distribution. During the fine-tuning process, weights of different domains are dynamically adjusted based on their learnable potential and forgetting degree. Experimental results demonstrate that VersaTune achieves significant improvements in multi-domain performance, with a 35.21% enhancement in comprehensive multi-domain tasks. Additionally, in scenarios where specific domain optimization is required, VersaTune reduces the degradation of performance in other domains by 38.77%, without compromising the target domain's training efficacy.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、その創発的な特性のため、ドメイン間の複数のタスクを処理する際、顕著な能力を示す。 これらの機能は、Supervised Fine-Tuning (SFT) フェーズでさらに強化される。 その可能性にもかかわらず、既存の研究は主に微調整中のドメイン固有の拡張に焦点を当てており、その課題は他領域の知識を破滅的に忘れることにある。 本研究では,LLMの微調整時の総合的多機能性能向上を目的とした新しいデータ合成フレームワークであるVersaTuneを紹介する。 我々は、知識を法律、医学、金融、科学、法典など、異なる分野に分類する。 まず、ベースモデル内のドメイン固有の知識の分布を検出し、続いてモデルの既存の知識分布と整合したトレーニングデータを構成する。 微調整過程において、異なる領域の重みは学習可能なポテンシャルと度合いに基づいて動的に調整される。 実験の結果、VersaTuneは、包括的なマルチドメインタスクの35.21%の強化により、マルチドメインパフォーマンスの大幅な改善を実現している。 さらに、特定のドメイン最適化が必要なシナリオでは、ターゲットドメインのトレーニング効率を損なうことなく、VersaTuneは、他のドメインのパフォーマンスの劣化を38.77%削減する。

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