論文の概要: Instability in Downstream Task Performance During LLM Pretraining

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.04848v1
• Date: Mon, 06 Oct 2025 14:33:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-07 16:52:59.900599
• Title: Instability in Downstream Task Performance During LLM Pretraining
• Title（参考訳）: LLMプレトレーニングにおける下流タスク性能の不安定性
• Authors: Yuto Nishida, Masaru Isonuma, Yusuke Oda,
• Abstract要約: 多様なWebスケールコーパスで学習した大規模言語モデル(LLM)における下流タスク性能の安定性について検討する。 タスクスコアは、アグリゲーションレベルとサンプルレベルの両方で、トレーニングを通して頻繁に変動する。 この不安定性に対処するために、チェックポイント平均化とアンサンブルという2つのポストホックチェックポイント統合手法について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.840216854750565
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: When training large language models (LLMs), it is common practice to track downstream task performance throughout the training process and select the checkpoint with the highest validation score. However, downstream metrics often exhibit substantial fluctuations, making it difficult to identify the checkpoint that truly represents the best-performing model. In this study, we empirically analyze the stability of downstream task performance in an LLM trained on diverse web-scale corpora. We find that task scores frequently fluctuate throughout training, both at the aggregate and example levels. To address this instability, we investigate two post-hoc checkpoint integration methods: checkpoint averaging and ensemble, motivated by the hypothesis that aggregating neighboring checkpoints can reduce performance volatility. We demonstrate both empirically and theoretically that these methods improve downstream performance stability without requiring any changes to the training procedure.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)のトレーニングでは、トレーニングプロセス全体を通して下流タスクのパフォーマンスを追跡し、最も高い検証スコアでチェックポイントを選択するのが一般的である。 しかし、下流のメトリクスは、しばしばかなりの変動を示し、最高のパフォーマンスモデルを示すチェックポイントを特定することは困難である。 本研究では,様々なWebスケールコーパスで学習したLLMにおいて,下流タスク性能の安定性を実証的に解析する。 タスクスコアは、アグリゲーションレベルとサンプルレベルの両方で、トレーニングを通して頻繁に変動する。 この不安定性に対処するため,チェックポイント平均化とアンサンブルという2つのポストホックチェックポイント統合手法について検討した。 我々は,これらの手法がトレーニング手順の変更を必要とせず,ダウンストリーム性能の安定性を向上させることを実証的および理論的に実証した。

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