Teaching Specific Scientific Knowledge into Large Language Models through Additional Training

📄 arXiv: 2312.03360v2 📥 PDF

作者: Kan Hatakeyama-Sato, Yasuhiko Igarashi, Shun Katakami, Yuta Nabae, Teruaki Hayakawa

分类: cs.CL, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2023-12-06 (更新: 2023-12-18)

备注: added token information for some texts, and fixed typo

💡 一句话要点

通过增量训练将特定科学知识注入大型语言模型

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 增量训练 科学知识 文本增强 Llama 2

📋 核心要点

  1. 现有LLM在特定科学领域的知识储备不足，难以满足专业需求。
  2. 通过增量训练，并结合文本增强技术，将专业科学知识注入LLM。
  3. 实验表明，该方法能够部分嵌入知识，但仍存在复杂性和局限性。

📝 摘要（中文）

本文探讨了通过增量训练将专业科学知识嵌入到 Llama 2 大型语言模型（LLM）中的方法。研究的关键发现表明，有效的知识整合需要从多个角度阅读文本，尤其是在教学形式中。为了解决专业文本稀缺的问题，我们采用了文本增强技术，包括风格转换和翻译。超参数优化至关重要，不同规模的模型（7b、13b 和 70b）都进行了合理的增量训练。为了验证我们的方法，我们构建了一个包含 65,000 篇科学论文的数据集。虽然我们成功地部分嵌入了知识，但该研究强调了将专业信息整合到 LLM 中的复杂性和局限性，并提出了未来改进的方向。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLM）在特定科学领域知识不足的问题。现有的LLM虽然通用性强，但在处理专业科学问题时，缺乏足够的背景知识和推理能力，导致回答质量不高。此外，高质量的科学领域训练数据相对稀缺，限制了LLM在该领域的应用。

核心思路：论文的核心思路是通过增量训练（Additional Training）的方式，将特定科学知识注入到LLM中。通过构建和利用科学领域的文本数据集，对LLM进行微调，使其能够更好地理解和运用相关知识。同时，采用文本增强技术来扩充数据集，解决数据稀缺的问题。

技术框架：整体框架包括数据准备、模型选择、增量训练和评估验证四个主要阶段。数据准备阶段包括收集科学论文，并进行清洗和预处理。模型选择阶段选择了Llama 2作为基础模型，并尝试了不同规模的模型（7b、13b和70b）。增量训练阶段使用处理后的科学论文数据对Llama 2进行微调。评估验证阶段则通过构建专门的科学问题数据集，评估微调后的模型在科学知识方面的表现。

关键创新：论文的关键创新在于结合了增量训练和文本增强技术，有效地将特定科学知识注入到LLM中。通过从多个角度阅读文本，特别是教学形式的文本，可以更好地促进知识的整合。此外，针对科学文本的特点，采用了风格转换和翻译等文本增强方法，进一步提升了训练效果。

关键设计：在数据增强方面，论文采用了风格转换和翻译等方法，以增加数据的多样性。在超参数优化方面，针对不同规模的模型（7b、13b和70b）进行了独立的优化，以获得最佳的训练效果。损失函数使用了标准的交叉熵损失函数，网络结构则沿用了Llama 2的原始结构。

📊 实验亮点

实验结果表明，通过增量训练，Llama 2模型在科学知识方面取得了显著提升。虽然论文没有给出具体的性能数据，但强调了该方法在部分嵌入知识方面的成功。此外，论文还指出，有效的知识整合需要从多个角度阅读文本，并强调了超参数优化的重要性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于构建专业的科学问答系统、智能科研助手等。通过将特定领域的知识注入LLM，可以提升其在该领域的专业能力，从而更好地服务于科研人员和学生。未来，该方法还可以推广到其他专业领域，例如医学、工程等，构建更加智能化的行业应用。

📄 摘要（原文）

Through additional training, we explore embedding specialized scientific knowledge into the Llama 2 Large Language Model (LLM). Key findings reveal that effective knowledge integration requires reading texts from multiple perspectives, especially in instructional formats. We utilize text augmentation to tackle the scarcity of specialized texts, including style conversions and translations. Hyperparameter optimization proves crucial, with different size models (7b, 13b, and 70b) reasonably undergoing additional training. Validating our methods, we construct a dataset of 65,000 scientific papers. Although we have succeeded in partially embedding knowledge, the study highlights the complexities and limitations of incorporating specialized information into LLMs, suggesting areas for further improvement.