L-TUNING: Synchronized Label Tuning for Prompt and Prefix in LLMs

📄 arXiv: 2402.01643v2 📥 PDF

作者: Md. Kowsher, Md. Shohanur Islam Sobuj, Asif Mahmud, Nusrat Jahan Prottasha, Prakash Bhat

分类: cs.CL, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2023-12-21 (更新: 2024-04-13)

备注: Published in the ICLR TinyPaper track

💡 一句话要点

L-Tuning：一种面向LLM提示和前缀同步标签调优方法，提升NLI任务效率与精度。

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

关键词: 大型语言模型 微调 提示学习 自然语言推理 标签调优 分类任务 预训练模型

📋 核心要点

  1. 传统LLM微调方法依赖任意tokens进行训练，导致训练时间过长，且tokens泛化性较差。
  2. L-Tuning专注于微调标签tokens，利用预训练LLM的语义知识，提升微调效率和准确性。
  3. 实验结果表明，L-Tuning在训练效率和分类准确率方面均优于传统方法，具有显著优势。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为L-Tuning的高效微调方法，旨在解决大型语言模型（LLM）在特定任务上的微调难题，尤其是在自然语言处理中的分类任务。与传统的提示或前缀微调方法不同，L-Tuning专注于微调通过预训练LLM处理的标签tokens，从而利用模型已有的语义知识。该技术不仅提高了微调的准确性和效率，还为每个类别生成了不同的标签嵌入，增强了模型的训练细微差别。实验结果表明，与传统方法相比，L-Tuning在训练效率和分类准确率方面均有显著提高，标志着LLM在复杂语言任务微调方面取得了可喜的进展。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLM）在自然语言推理（NLI）等分类任务中微调效率低下的问题。现有方法，如Prompt Tuning和Prefix Tuning，通常使用随机初始化的tokens进行微调，这导致训练时间长，且学习到的tokens缺乏明确的语义信息，难以泛化到不同的类别标签。

核心思路：L-Tuning的核心思路是直接微调与类别标签相关的tokens，并利用预训练LLM中已有的语义知识。通过这种方式，模型能够更快地学习到每个类别标签的独特表示，从而提高分类准确率和训练效率。这种方法避免了对大量无关tokens的微调，聚焦于关键的类别信息。

技术框架：L-Tuning的技术框架主要包括以下几个步骤：1) 选择与类别标签对应的tokens；2) 将这些tokens输入到预训练的LLM中；3) 使用分类损失函数（如交叉熵损失）微调这些tokens的嵌入表示；4) 在推理阶段，使用微调后的标签tokens进行分类预测。整个过程无需修改LLM的原始参数，仅微调少量的标签tokens。

关键创新：L-Tuning最重要的技术创新点在于其同步标签调优策略。与传统的微调方法不同，L-Tuning直接作用于类别标签，并利用LLM的预训练知识来初始化这些标签的嵌入表示。这种方法使得模型能够更快地学习到每个类别的独特特征，从而提高分类性能。此外，L-Tuning还减少了需要微调的参数数量，提高了训练效率。

关键设计：L-Tuning的关键设计包括：1) 选择合适的标签tokens，例如，可以使用类别名称本身作为标签tokens；2) 使用预训练LLM的嵌入层来初始化标签tokens的嵌入表示；3) 使用交叉熵损失函数来优化标签tokens的嵌入表示，目标是使模型能够正确地预测每个样本的类别标签；4) 可以使用不同的优化器和学习率来微调标签tokens，以获得最佳的性能。

📊 实验亮点

实验结果表明，L-Tuning在自然语言推理（NLI）任务上取得了显著的性能提升。与传统的Prompt Tuning和Prefix Tuning相比，L-Tuning在训练效率和分类准确率方面均有明显优势。具体来说，L-Tuning可以在更短的时间内达到更高的准确率，并且需要的计算资源更少。这些结果表明，L-Tuning是一种非常有前景的LLM微调方法。

🎯 应用场景

L-Tuning在自然语言处理领域具有广泛的应用前景，例如情感分析、文本分类、垃圾邮件检测、医学诊断等。该方法可以帮助开发者更高效地微调LLM，从而在各种实际应用中获得更好的性能。此外，L-Tuning还可以应用于few-shot learning和zero-shot learning等场景，进一步提升LLM的泛化能力。

📄 摘要（原文）

Efficiently fine-tuning Large Language Models (LLMs) for specific tasks presents a considerable challenge in natural language processing. Traditional methods, like prompt or prefix tuning, typically rely on arbitrary tokens for training, leading to prolonged training times and generalized token use across various class labels. To address these issues, this paper introduces L-Tuning, an efficient fine-tuning approach designed for classification tasks within the Natural Language Inference (NLI) framework. Diverging from conventional methods, L-Tuning focuses on the fine-tuning of label tokens processed through a pre-trained LLM, thereby harnessing its pre-existing semantic knowledge. This technique not only improves the fine-tuning accuracy and efficiency but also facilitates the generation of distinct label embeddings for each class, enhancing the model's training nuance. Our experimental results indicate a significant improvement in training efficiency and classification accuracy with L-Tuning compared to traditional approaches, marking a promising advancement in fine-tuning LLMs for complex language tasks.