Emergent Properties With Repeated Examples (by FAIR)
Что лучше, прогнать побольше данных за 1 эпоху или взять данных поменьше, но сделать больше эпох (повторений)? Очень актуальный вопрос, учитывая, что доступные текстовые данные скоро закончатся, и LLM по сути прочитают весь интернет. По разным оценкам, сейчас доступно ~90T токенов на английском языке, а для обучения llama-3 уже использовали 15Т — лимит не так уж и далеко.
Похоже, что для трансформеров повторения в обучающих данных могут быть даже полезнее, чем "бесконечное" количество разнообразных данных. Авторы этой статьи изучили как связано качество моделей на синтетических задачах (наибольший общий делитель, умножение по модулю, поиск с.з. матриц) с долей повторений в обучении при фиксированном компьюте. И оказалось, что повторения в датасете критически важны для обучения. Если нет повторений, то некоторые задачи вообще не решаются, сколько бы данных вы ни показывали! Повторения приводят к особому режиму обучения, без которого модель не всегда способна прийти к генерализации. Чем-то напоминает гроккинг, но на гораздо меньшем количестве шагов.
Скорее всего, этот эффект уже активно эксплуатируется при обучении LLM, ведь дублирующихся примеров там и так ооочень много, особенно в коде. Но зато теперь есть повод меньше переживать о дедупликации данных.
Кстати, очень похожий эффект я видел в статье про мультиязычность — там пришли к выводу, что для лучшей работы LLM на нескольких языках сразу, в обучении обязательно должно быть 90% примеров на "доминирующем" языке. Увеличение доли мультиязычных данных выше 10% сильно вредит этой самой мультиязычности.
Emergent Properties With Repeated Examples (by FAIR)
Что лучше, прогнать побольше данных за 1 эпоху или взять данных поменьше, но сделать больше эпох (повторений)? Очень актуальный вопрос, учитывая, что доступные текстовые данные скоро закончатся, и LLM по сути прочитают весь интернет. По разным оценкам, сейчас доступно ~90T токенов на английском языке, а для обучения llama-3 уже использовали 15Т — лимит не так уж и далеко.
Похоже, что для трансформеров повторения в обучающих данных могут быть даже полезнее, чем "бесконечное" количество разнообразных данных. Авторы этой статьи изучили как связано качество моделей на синтетических задачах (наибольший общий делитель, умножение по модулю, поиск с.з. матриц) с долей повторений в обучении при фиксированном компьюте. И оказалось, что повторения в датасете критически важны для обучения. Если нет повторений, то некоторые задачи вообще не решаются, сколько бы данных вы ни показывали! Повторения приводят к особому режиму обучения, без которого модель не всегда способна прийти к генерализации. Чем-то напоминает гроккинг, но на гораздо меньшем количестве шагов.
Скорее всего, этот эффект уже активно эксплуатируется при обучении LLM, ведь дублирующихся примеров там и так ооочень много, особенно в коде. Но зато теперь есть повод меньше переживать о дедупликации данных.
Кстати, очень похожий эффект я видел в статье про мультиязычность — там пришли к выводу, что для лучшей работы LLM на нескольких языках сразу, в обучении обязательно должно быть 90% примеров на "доминирующем" языке. Увеличение доли мультиязычных данных выше 10% сильно вредит этой самой мультиязычности.
Telegram does offer end-to-end encrypted communications through Secret Chats, but this is not the default setting. Standard conversations use the MTProto method, enabling server-client encryption but with them stored on the server for ease-of-access. This makes using Telegram across multiple devices simple, but also means that the regular Telegram chats you’re having with folks are not as secure as you may believe. The perpetrators use various names to carry out the investment scams. They may also impersonate or clone licensed capital market intermediaries by using the names, logos, credentials, websites and other details of the legitimate entities to promote the illegal schemes. Channels are not fully encrypted, end-to-end. All communications on a Telegram channel can be seen by anyone on the channel and are also visible to Telegram. Telegram may be asked by a government to hand over the communications from a channel. Telegram has a history of standing up to Russian government requests for data, but how comfortable you are relying on that history to predict future behavior is up to you. Because Telegram has this data, it may also be stolen by hackers or leaked by an internal employee. Artem Kliuchnikov and his family fled Ukraine just days before the Russian invasion. If you initiate a Secret Chat, however, then these communications are end-to-end encrypted and are tied to the device you are using. That means it’s less convenient to access them across multiple platforms, but you are at far less risk of snooping. Back in the day, Secret Chats received some praise from the EFF, but the fact that its standard system isn’t as secure earned it some criticism. If you’re looking for something that is considered more reliable by privacy advocates, then Signal is the EFF’s preferred platform, although that too is not without some caveats.
from kr
