大規模言語モデルのFine-tuningによるドメイン知識獲得の検討

[AkihikoWatanabe]

https://tech.preferred.jp/ja/blog/llm-fine-tuning-for-domain-knowledge/

[AkihikoWatanabe]

以下記事中で興味深かった部分を引用

まとめると、LoRAは、[3]で言われている、事前学習モデルは大量のパラメータ数にもかかわらず低い固有次元を持ち、Fine-tuningに有効な低次元のパラメータ化も存在する、という主張にインスパイアされ、ΔWにおける重みの更新の固有次元も低いという仮説のもとで、低ランク行列で学習する手法になります。

LoRAが拠り所とする仮説が説明されており、勉強になった。

こうしたニューラルネットワークを圧縮する他の技術には枝刈りや知識蒸留がありますが、量子化は、ほとんどの場合に枝刈りより優れているとされ[5]、蒸留よりも手軽に高精度なモデルが得られる可能性が高く、LLMにおいても有力な技術と考えられます。

これも知らなかったし、文献付きで記述されていることが大変ありがたい。

QLoRA以外のLoRAの派生手法としては、ランクを適応的に定めるAdaLoRA[7] やDyLoRA[8]、コンテキスト長を拡大できるLongLoRA[9]、行列Aの重みをfreezeすることでさらに軽量化を行うLoRA-FA、行列積をアダマール積やクロネッカー積で計算するLoHAやLoKRなどがあります（一部はLLMではなくStable Diffusionの学習で用いられる手法の通称です）。

この辺は実際にLoRAを使うことになったら勉強したい。

言語モデルの学習は通常、Causal LMの場合は、Next Token PredictionにおけるPerplexityの最小化による教師なし学習によって最適化されます。

HuggingFaceの実装の話だと思うが、そうだろうなと思ってはいたがソースを確認できていなかったので勉強になった。

7Bのモデルでは、以下のグラフのように、データの件数を増やすと学習がうまくいかないという結果が得られました。また、LoRAのランクは低い方が学習が安定することがわかりました。正答率が著しく低いものは、学習時のロス（交差エントロピー）が非常に大きくなっており、選択肢を間違えるというよりは言語モデルとしての機能が失われていました。

他には、Instructionデータ（1つのクイズのQ&A）が2500件を超えるとロスが悪化することや、2000件でも2epoch繰り返すとcatastrophic forgettingが見られ、言語モデルそのものの性能が失われ意味のない出力をしていました。[17] でも言及されていますが、日本語の学習では、数BのモデルにおけるLoRAによるInstruction Tuningはあまり効果が得られない可能性が高いと考えられます。

一方、13Bのモデルでは、8、16、32、64いずれのランクでも大きな差は見られませんでした。
これらから、Addtional Trainingで学習させるデータがInstruction Tuningに対して膨大である場合には先に学習した方がよく、少数の場合は後に学習させてもInstruction Tuningの効果には悪影響がないということが示唆されました。

また学習は、初期学習率を小さくした方が安定する可能性が高いと思われます。LoRAの論文[2] ではGPTのFine-tuneは2e-4で行われており、hugging faceの実装でもデフォルトでは2e-4となっていますが、他の論文やブログでは3e-5での例などもあります。しかし、単に下げれば安定するということでもなく、１回の試行における計算コストとチューニングがトレードオフになる可能性はあります。

Additional TrainingとはFinetuningのことで便宜上の本ブログでの呼称。実際の文書中では図が複数個挟まれている。
こうした実際に手を動かした上でないと得られない知見を公開してくれるのは非常にありがたいことだし、日本語データでLoRAをする際に非常に参考になりそう。