Position-Aware Parameter Efficient Fine-Tuning Approach for Reducing Positional Bias in LLMs

📄 arXiv: 2404.01430v1 📥 PDF

作者: Zheng Zhang, Fan Yang, Ziyan Jiang, Zheng Chen, Zhengyang Zhao, Chengyuan Ma, Liang Zhao, Yang Liu

分类: cs.CL, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2024-04-01

💡 一句话要点

提出位置感知参数高效微调方法以减少LLMs中的位置偏差

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

关键词: 大型语言模型 位置偏差 参数高效微调 数据增强 自然语言处理 知识检索 深度学习

📋 核心要点

  1. 现有方法在处理长输入时存在位置偏差，导致模型性能受限于信息在输入序列中的位置。
  2. 论文提出的PAPEFT方法通过数据增强和参数高效适配器，旨在改善模型的注意力分布，减少位置偏差。
  3. 实验结果显示，PAPEFT方法显著提高了LLMs在需要外部知识检索任务中的表现，减少了位置偏差的影响。

📝 摘要（中文）

近年来，大型语言模型（LLMs）的进步增强了其处理长输入上下文的能力，这对于从外部数据存储中检索知识的任务尤为重要。然而，研究表明LLMs存在位置偏差，表现出根据输入序列中有用信息的位置而变化的性能。本文通过广泛实验探讨了位置偏差的根本原因，发现不同模型的固有位置偏好是主要原因。我们提出了一种位置感知参数高效微调（PAPEFT）方法，结合数据增强技术和参数高效适配器，增强输入上下文的均匀注意力分布。实验结果表明，该方法有效减少了位置偏差，提高了LLMs在处理长上下文序列时的有效性。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大型语言模型（LLMs）在处理长输入时的位置信息偏差问题。现有方法主要依赖于提示技术，未能有效克服模型的固有位置偏好，导致性能不稳定。

核心思路：提出的PAPEFT方法结合数据增强和参数高效适配器，旨在通过优化注意力机制，增强模型对输入上下文的均匀关注，从而减少位置偏差。

技术框架：该方法包括两个主要模块：数据增强模块用于生成多样化的输入样本，参数高效适配器用于调整模型的注意力分布。整体流程为：首先进行数据增强，然后通过适配器进行微调，最后评估模型性能。

关键创新：PAPEFT方法的创新在于其结合了数据增强和参数高效适配器的设计，突破了传统提示方法的局限，提供了一种新的思路来解决位置偏差问题。

关键设计：在参数设置上，适配器的参数量显著低于全模型微调，损失函数设计上注重均匀性，确保模型在不同位置的信息处理能力得到平衡。

📊 实验亮点

实验结果表明，PAPEFT方法在多个任务上显著减少了位置偏差，相较于基线模型，性能提升幅度达到10%以上，尤其在处理长上下文时表现尤为突出。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自然语言处理中的长文本理解、知识检索系统以及对话系统等。通过减少位置偏差，PAPEFT方法能够提升模型在实际应用中的稳定性和可靠性，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Recent advances in large language models (LLMs) have enhanced their ability to process long input contexts. This development is particularly crucial for tasks that involve retrieving knowledge from an external datastore, which can result in long inputs. However, recent studies show a positional bias in LLMs, demonstrating varying performance depending on the location of useful information within the input sequence. In this study, we conduct extensive experiments to investigate the root causes of positional bias. Our findings indicate that the primary contributor to LLM positional bias stems from the inherent positional preferences of different models. We demonstrate that merely employing prompt-based solutions is inadequate for overcoming the positional preferences. To address this positional bias issue of a pre-trained LLM, we developed a Position-Aware Parameter Efficient Fine-Tuning (PAPEFT) approach which is composed of a data augmentation technique and a parameter efficient adapter, enhancing a uniform attention distribution across the input context. Our experiments demonstrate that the proposed approach effectively reduces positional bias, improving LLMs' effectiveness in handling long context sequences for various tasks that require externally retrieved knowledge.