論文の概要: Clear Minds Think Alike: What Makes LLM Fine-tuning Robust? A Study of Token Perplexity

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.14315v1
• Date: Fri, 24 Jan 2025 08:18:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-27 20:40:39.676326
• Title: Clear Minds Think Alike: What Makes LLM Fine-tuning Robust? A Study of Token Perplexity
• Title（参考訳）: 明快なマインド:LLMの微調整ロバストとは何か?
• Authors: Chao-Chung Wu, Zhi Rui Tam, Chieh-Yen Lin, Hung-yi Lee, Yun-Nung Chen,
• Abstract要約: LLM生成データによる微調整により,目標タスク性能が向上し,ドメイン外劣化の低減が図られる。 LLM生成トレーニングデータによって与えられる優れたOODロバスト性について、これが最初の力学的説明である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 61.48338027901318
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Maintaining consistent model performance across domains is a fundamental challenge in machine learning. While recent work has explored using LLM-generated data for fine-tuning, its impact on cross-domain generalization remains poorly understood. In this paper, we present a systematic analysis revealing that fine-tuning with LLM-generated data not only improves target task performance but also reduces out-of-domain (OOD) degradation compared to fine-tuning with ground truth data. Through analyzing the data sequence in tasks of various domains, we demonstrate that this enhanced OOD robustness stems from a reduced prevalence of high perplexity tokens in LLM-generated sequences. Following this hypothesis we showed that masking high perplexity tokens in ground truth training data also achieves similar OOD preservation comparable to using LLM-generated data. Extensive experiments across diverse model architectures and scales, including Gemma2-2B, Mistral-7B and Llama3-8B, corroborate the consistency of our findings. To the best of our knowledge, this work provides the first mechanistic explanation for the superior OOD robustness conferred by LLM-generated training data, offering valuable insights for developing more robust fine-tuning strategies.
• Abstract（参考訳）: ドメイン間の一貫性のあるモデルパフォーマンスを維持することは、機械学習における根本的な課題である。 最近の研究は、LLM生成データによる微調整について検討しているが、ドメイン間の一般化への影響はよく分かっていない。 本稿では,LLM生成データによる微調整が目標タスク性能を向上するだけでなく,地上の真理データによる微調整に比べてドメイン外劣化(OOD)を低減することを明らかにする。 各種領域のタスクにおけるデータシーケンスを解析することにより、この強化されたOODロバスト性は、LCM生成シーケンスにおける高いパープレキシティトークンの出現率の低下に起因することを実証する。 この仮説に従えば、地上の真実学習データにおける高難易度トークンのマスキングもまた、LLM生成データと同等のOOD保存を達成できることを示した。 Gemma2-2B,Mistral-7B,Llama3-8Bなど,多種多様なモデルアーキテクチャとスケールにわたる大規模な実験は,我々の発見の一貫性を裏付けるものである。 我々の知る限り、この研究は、LLM生成トレーニングデータによって与えられる優れたOODロバスト性に関する最初の力学的な説明を提供し、より堅牢な微調整戦略を開発するための貴重な洞察を提供する。

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