Token-Efficient Leverage Learning in Large Language Models

📄 arXiv: 2404.00914v1 📥 PDF

作者: Yuanhao Zeng, Min Wang, Yihang Wang, Yingxia Shao

分类: cs.CL, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2024-04-01

备注: 15 pages, 16 figures

💡 一句话要点

提出Token-Efficient Leverage Learning以解决低资源场景下LLM性能不足问题

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

关键词: 大型语言模型 低资源学习 数据效率 监督微调 Leverage Learning

📋 核心要点

  1. 现有大型语言模型在低资源场景下表现不佳，数据稀缺和任务适应性差是主要挑战。
  2. 论文提出的Token-Efficient Leverage Learning（TELL）通过优化数据利用效率，显著降低任务数据需求。
  3. 实验结果表明，TELL在相同数据量下的任务性能优于传统的监督微调方法，提升幅度显著。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）在多种任务中表现优异，但在低资源场景下面临挑战。数据稀缺和适应特定任务的困难加剧了这一问题。为了解决这两个难题，本文提出了Leverage Learning，并实现了其简化版本Token-Efficient Leverage Learning（TELL）。TELL在多个LLM和低资源任务中展示了其有效性，任务数据需求比传统的监督微调（SFT）减少了近一个数量级，同时在相同数据量下提升了任务性能。我们讨论了Leverage Learning的机制，认为其与量化假设相一致，并通过实证测试探索其潜在价值。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大型语言模型在低资源场景下的性能不足问题。现有方法在数据稀缺情况下难以有效适应特定任务，导致性能下降。

核心思路：论文提出的Token-Efficient Leverage Learning（TELL）通过优化数据利用，减少对大量标注数据的依赖，从而提升低资源任务的性能。此方法旨在通过更高效的学习策略来应对数据稀缺的挑战。

技术框架：TELL的整体架构包括数据预处理、模型训练和性能评估三个主要模块。首先，通过特定算法对输入数据进行预处理；其次，利用优化的学习策略进行模型训练；最后，评估模型在低资源任务上的表现。

关键创新：TELL的主要创新在于其高效的数据利用策略，与传统的监督微调方法相比，显著降低了对任务数据的需求，同时保持了竞争力的性能。

关键设计：在设计上，TELL采用了特定的损失函数和网络结构，以适应低资源场景下的学习需求。具体参数设置和网络架构细节在论文中进行了详细讨论。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，TELL在多个低资源任务中，任务数据需求减少了近一个数量级，同时在相同数据量下的任务性能超过了传统的监督微调方法，展示了显著的性能提升。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自然语言处理、对话系统和文本生成等低资源场景。通过提升大型语言模型在数据稀缺情况下的适应能力，TELL有望在实际应用中显著提高模型的实用性和效率，推动相关技术的发展。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) have excelled in various tasks but perform better in high-resource scenarios, which presents challenges in low-resource scenarios. Data scarcity and the inherent difficulty of adapting LLMs to specific tasks compound the challenge. To address the twin hurdles, we introduce \textbf{Leverage Learning}. We present a streamlined implement of this methodology called Token-Efficient Leverage Learning (TELL). TELL showcases the potential of Leverage Learning, demonstrating effectiveness across various LLMs and low-resource tasks, ranging from $10^4$ to $10^6$ tokens. It reduces task data requirements by up to nearly an order of magnitude compared to conventional Supervised Fine-Tuning (SFT) while delivering competitive performance. With the same amount of task data, TELL leads in improving task performance compared to SFT. We discuss the mechanism of Leverage Learning, suggesting it aligns with quantization hypothesis and explore its promising potential through empirical testing.