Душный NLP

Ограничения Instruction Tuning и как их преодолеть

Supervised Full Fine-tuning (SFT) — распространённая практика, но он не лишён недостатков. Авторы сегодняшней статьи задаются вопросом: а может ли LoRA (Low-Rank Adaptation) исправить недочёты?

При использовании Full Fine-tuning возникает две проблемы: у моделей часто возникают сложности с извлечением новых знаний из SFT-датасета, могут участиться галлюцинации. Исследование показало, что модели, обученные с использованием Full Fine-tuning, могут генерировать неверные ответы, если берут слишком много токенов из SFT-датасетов. Эффект особенно заметен, если модель пытается отвечать на вопросы, требующие глубокой экспертизы.

Например, на вопрос «Какие основные работы Эйнштейн сделал после того, как в 1915 году открыл Общую теорию относительности?» модель начинала выдавать не соответствующие действительности ответы — скажем, о «квантовой теории атома трития».

Одним из возможных решений может быть LoRA — это метод, который позволяет обучать модели с гораздо меньшими ресурсами, модифицируя лишь небольшую часть параметров. Вместо полного тюнинга всех параметров LoRA использует специальные низкоранговые матрицы, что приводит к изменениям только определённых аспектов, таких как стиль ответа или инициирование фраз. При этом основная часть весов предобученной модели остаётся неизменной.

Первые несколько процентов токенов, сгенерированных LoRA-моделью, могут быть изменены (по сравнению с ответом предобученной модели), чтобы правильно начать ответ. Но большая часть предложения остаётся такой же, как у предобученной модели. Это позволяет уменьшить количество галлюцинаций. Эксперименты показали, что LoRA даёт более точные ответы.

LoRA эффективен даже при малом объёме датасета. Например, модель с LoRA, обученная на наборе данных из 1000 инструкций, может превосходить модели с SFT на датасетах по срезам фактологичености и полезности, содержащих 52 000 или даже 326 000 инструкций. В экспериментах использовались различные открытые и домен-специфичные датасеты, включая MedInstruct и Alpaca. Модели с LoRA демонстрировали лучшее соответствие фактам и были менее подвержены галлюцинациям.

Разбор подготовил ❣ Алексей Шимко

Душный NLP

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

www.tgoop.com/stuffyNLP/39

11.6K viewsedited  Oct 25, 2024 at 10:48

Ограничения Instruction Tuning и как их преодолеть

Supervised Full Fine-tuning (SFT) — распространённая практика, но он не лишён недостатков. Авторы сегодняшней статьи задаются вопросом: а может ли LoRA (Low-Rank Adaptation) исправить недочёты?

При использовании Full Fine-tuning возникает две проблемы: у моделей часто возникают сложности с извлечением новых знаний из SFT-датасета, могут участиться галлюцинации. Исследование показало, что модели, обученные с использованием Full Fine-tuning, могут генерировать неверные ответы, если берут слишком много токенов из SFT-датасетов. Эффект особенно заметен, если модель пытается отвечать на вопросы, требующие глубокой экспертизы.

Например, на вопрос «Какие основные работы Эйнштейн сделал после того, как в 1915 году открыл Общую теорию относительности?» модель начинала выдавать не соответствующие действительности ответы — скажем, о «квантовой теории атома трития».

Одним из возможных решений может быть LoRA — это метод, который позволяет обучать модели с гораздо меньшими ресурсами, модифицируя лишь небольшую часть параметров. Вместо полного тюнинга всех параметров LoRA использует специальные низкоранговые матрицы, что приводит к изменениям только определённых аспектов, таких как стиль ответа или инициирование фраз. При этом основная часть весов предобученной модели остаётся неизменной.

Первые несколько процентов токенов, сгенерированных LoRA-моделью, могут быть изменены (по сравнению с ответом предобученной модели), чтобы правильно начать ответ. Но большая часть предложения остаётся такой же, как у предобученной модели. Это позволяет уменьшить количество галлюцинаций. Эксперименты показали, что LoRA даёт более точные ответы.

LoRA эффективен даже при малом объёме датасета. Например, модель с LoRA, обученная на наборе данных из 1000 инструкций, может превосходить модели с SFT на датасетах по срезам фактологичености и полезности, содержащих 52 000 или даже 326 000 инструкций. В экспериментах использовались различные открытые и домен-специфичные датасеты, включая MedInstruct и Alpaca. Модели с LoRA демонстрировали лучшее соответствие фактам и были менее подвержены галлюцинациям.

Разбор подготовил ❣ Алексей Шимко

Душный NLP