TransformLLM: Adapting Large Language Models via LLM-Transformed Reading Comprehension Text

📄 arXiv: 2410.21479v1 📥 PDF

作者: Iftach Arbel, Yehonathan Refael, Ofir Lindenbaum

分类: cs.CL, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2024-10-28

💡 一句话要点

提出TransformLLM，通过LLM转换的阅读理解文本来适配大型语言模型，提升其在特定领域的性能。

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

关键词: 大型语言模型 领域自适应 阅读理解 持续预训练 法律领域 数据增强 知识迁移

📋 核心要点

  1. 现有大型语言模型在特定领域应用中面临准确性和成本挑战，限制了其在专业任务中的使用。
  2. 该论文提出使用LLM将原始训练数据转换为阅读理解文本，从而提升模型在特定领域的性能。
  3. 实验结果表明，该方法在法律领域表现出色，甚至超越了更大规模的模型，验证了领域自适应预训练的有效性。

📝 摘要（中文）

大型语言模型(LLMs)在高度专业化的领域展现出潜力，但在准确性和成本方面仍存在挑战。这些限制了现有模型在特定领域任务中的应用。虽然微调预训练模型显示出有希望的结果，但这个过程计算成本高昂，并且需要大量特定领域的应用数据集。本文弥合了这一差距，开发了Phi-2-Legal和Mistral-Legal-7B，这些语言模型专门为法律应用而设计。这些模型基于Phi-2和Mistral-7B-v0.1，并经过超过5亿token的法律文本的持续预训练。我们的创新方法通过使用大型语言模型(LLMs)将原始训练数据转换为阅读理解文本，从而显著提高了法律任务的能力。我们的法律LLM在法律基准测试中表现出卓越的性能，甚至优于在更大的数据集上使用更多资源训练的模型。这项工作强调了在特定领域文本上持续预训练的有效性，同时使用经济实惠的LLM进行数据转换，这使这些模型具有领域专业知识，同时保留了一般的语言理解能力。虽然这项工作使用法律领域作为测试案例，但我们的方法可以扩展并应用于任何预训练数据集，从而在不同的任务中产生显著的改进。这些发现强调了领域自适应预训练和阅读理解在开发高效的领域特定语言模型方面的潜力。

🔬 方法详解

问题定义：现有大型语言模型在特定领域，如法律领域的应用中，面临准确性和计算成本的挑战。直接微调需要大量的领域数据和计算资源，使得在资源有限的情况下难以获得高性能的领域特定模型。现有方法难以兼顾领域知识的获取和通用语言能力的保持。

核心思路：该论文的核心思路是利用大型语言模型（LLM）将原始的领域文本数据转换为阅读理解形式的文本。通过这种转换，模型可以学习从上下文中提取关键信息，从而更好地理解和应用领域知识。这种方法旨在提高模型在特定领域的性能，同时保留其通用语言理解能力。

技术框架：该方法主要包含以下几个阶段：1) 收集领域相关的原始文本数据；2) 使用LLM将原始文本数据转换为阅读理解形式的文本，例如生成问题和答案；3) 使用转换后的阅读理解文本对预训练的LLM进行持续预训练；4) 在特定领域的基准测试中评估模型的性能。整体流程旨在通过阅读理解形式的数据增强，提升模型对领域知识的理解和应用能力。

关键创新：该论文的关键创新在于使用LLM将原始领域文本转换为阅读理解形式的数据。这种数据转换方法能够有效地增强模型对领域知识的理解，并提高其在相关任务中的性能。与传统的微调方法相比，该方法能够更有效地利用领域数据，并降低对大规模数据集的依赖。

关键设计：论文中使用了Phi-2和Mistral-7B-v0.1作为基础模型，并使用超过5亿token的法律文本进行持续预训练。具体的数据转换方法和阅读理解文本的生成方式（例如，如何设计问题和答案）是影响模型性能的关键因素，但论文中没有详细描述。损失函数采用标准的语言模型损失函数，网络结构则沿用了基础模型的结构。

📊 实验亮点

该研究提出的方法在法律领域的基准测试中表现出色，甚至超越了在更大规模数据集上训练的模型。具体而言，基于Phi-2和Mistral-7B-v0.1构建的法律领域模型Phi-2-Legal和Mistral-Legal-7B，在法律任务上取得了显著的性能提升，验证了该方法的有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于各种专业领域，例如医疗、金融、工程等。通过将领域知识转化为阅读理解形式，可以训练出更高效、更准确的领域特定语言模型，从而提升相关领域的自动化水平和决策质量。该方法有望降低领域模型开发的成本和门槛，促进人工智能在各行业的普及。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) have shown promise in highly-specialized domains, however challenges are still present in aspects of accuracy and costs. These limitations restrict the usage of existing models in domain-specific tasks. While fine-tuning pre-trained models have shown promising results, this process can be computationally expensive and require massive datasets of the specialized application in hand. In this work, we bridge that gap. We have developed Phi-2-Legal and Mistral-Legal-7B, which are language models specifically designed for legal applications. These models are based on Phi-2 and Mistral-7B-v0.1, and have gone through continued pre-training with over 500 million tokens of legal texts. Our innovative approach significantly improves capabilities in legal tasks by using Large Language Models (LLMs) to convert raw training data into reading comprehension text. Our legal LLMs have demonstrated superior performance in legal benchmarks, even outperforming models trained on much larger datasets with more resources. This work emphasizes the effectiveness of continued pre-training on domain-specific texts, while using affordable LLMs for data conversion, which gives these models domain expertise while retaining general language understanding capabilities. While this work uses the legal domain as a test case, our method can be scaled and applied to any pre-training dataset, resulting in significant improvements across different tasks. These findings underscore the potential of domain-adaptive pre-training and reading comprehension for the development of highly effective domain-specific language models.