論文の概要: VersaTune: An Efficient Data Composition Framework for Training Multi-Capability LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.11266v4
• Date: Thu, 05 Dec 2024 02:48:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-06 14:37:37.528432
• Title: VersaTune: An Efficient Data Composition Framework for Training Multi-Capability LLMs
• Title（参考訳）: VersaTune: マルチ能力 LLM をトレーニングするための効率的なデータ構成フレームワーク
• 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: VersaTuneは、トレーニング中の大規模言語モデルのマルチビリティパフォーマンスを向上させるために設計された、新しいデータ合成フレームワークである。 我々は、知識を法律、医学、金融、科学、法典など、異なる領域に分類する。 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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.65649832364651
• License:
• Abstract: Large-scale pretrained models, particularly Large Language Models (LLMs), have exhibited 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 training. We categorize knowledge into distinct domains including law, medicine, finance, science, code, etc. We begin with detecting the distribution of domain-specific knowledge within the base model, followed by the training data composition that aligns with the model's existing knowledge distribution. During the training process, domain weights are dynamically adjusted based on their learnable potential and forgetting degree. Experimental results demonstrate that VersaTune achieves significant improvements in multi-domain performance, with an 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）: 大規模事前訓練モデル、特にLarge Language Models (LLMs) は、その創発的特性のためにドメイン間で複数のタスクを処理する際、顕著な能力を発揮している。 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の総合的マルチビリティ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、異なる領域に分類する。 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。 トレーニングの過程では、学習可能なポテンシャルと度合いに基づいて、ドメインの重みを動的に調整する。 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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