AbstractDL

Goldfish Loss: заставим LLM запоминать смысл, а не текст

Языковые модели часто вызубривают обучающие примеры, а это очень неприятно, особенно когда в датасете есть приватные данные, диалоги реальных пользователей или контент с копирайтом. Да и вообще, хочется, чтобы LLM запомнила именно смысл обучающих данных, а не заучивала их наизусть.

Оказалось, что одним из самых эффективных способов борьбы с таким поведением — это простой дропаут лосса, то есть маскирование ошибки для случайного сабсета токенов в тексте (~25%). Таким образом модель не научится дословно воспроизводить то, что видит. Даже после 10 эпох дообучения на Гарри Поттере "плагиат" в генерациях модели остаётся на уровне нуля. А главное, что такая регуляризация не ухудшает финальные метрики, в том числе на претрейне.

Статья, GitHub

www.group-telegram.com/de/abstractDL.com/282

16.0K viewsJun 18, 2024 at 10:03

Goldfish Loss: заставим LLM запоминать смысл, а не текст

Языковые модели часто вызубривают обучающие примеры, а это очень неприятно, особенно когда в датасете есть приватные данные, диалоги реальных пользователей или контент с копирайтом. Да и вообще, хочется, чтобы LLM запомнила именно смысл обучающих данных, а не заучивала их наизусть.

Оказалось, что одним из самых эффективных способов борьбы с таким поведением — это простой дропаут лосса, то есть маскирование ошибки для случайного сабсета токенов в тексте (~25%). Таким образом модель не научится дословно воспроизводить то, что видит. Даже после 10 эпох дообучения на Гарри Поттере "плагиат" в генерациях модели остаётся на уровне нуля. А главное, что такая регуляризация не ухудшает финальные метрики, в том числе на претрейне.

Статья, GitHub

BY AbstractDL