Unlocking Emergent Modularity in Large Language Models

📄 arXiv: 2310.10908v2 📥 PDF

作者: Zihan Qiu, Zeyu Huang, Jie Fu

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2023-10-17 (更新: 2024-04-01)

备注: NAACL2024 Main Conference

期刊: 2024 Annual Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出解锁大型语言模型的自发模块化方法

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

关键词: 自发模块化 混合专家 语言模型 微调方法 自然语言处理 模型优化 深度学习

📋 核心要点

  1. 现有的语言模型大多被视为单体模型，未能充分利用其自发模块化特性，导致性能受限。
  2. 本文提出了一种新方法，通过解锁语言模型的自发模块化，使其能够像混合专家模型一样进行微调，而无需增加额外参数。
  3. 实验结果显示，微调自发MoEs（EMoE）在下游任务中相比于传统微调方法，显著提高了领域内和领域外的泛化能力。

📝 摘要（中文）

模块化神经网络（MNNs）相较于单体模型展现出多种优势。现有的MNNs通常是显式的，其模块架构是预定义的，且各模块被期望实现不同功能。近期研究表明，标准预训练变换器中存在隐式模块化，即自发模块化。这种模块结构在早期预训练阶段自发出现。尽管模块化带来了好处，大多数语言模型仍被视为单体模型，导致其自发模块化被锁定且未得到充分利用。本文聚焦于解锁语言模型中的自发模块化，展示标准语言模型可以在不引入额外参数的情况下，像混合专家（MoEs）一样进行微调。这些基于自发模块化的MoEs被称为自发MoEs（EMoE）。实验表明，与传统微调相比，微调EMoE有效提升了下游任务的领域内和领域外泛化能力。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有语言模型在预训练和微调过程中未能充分利用自发模块化的问题。现有方法通常将语言模型视为单体结构，导致其潜在的模块化特性被锁定，影响模型的性能和泛化能力。

核心思路：论文的核心思路是解锁语言模型中的自发模块化，使其能够像混合专家（MoEs）模型一样进行微调。通过这种方式，模型能够在不增加额外参数的情况下，利用其内在的模块化特性，从而提升性能。

技术框架：整体架构包括标准语言模型的预训练阶段和微调阶段。在微调阶段，模型被调整为自发MoEs（EMoE），通过对不同模块的组合和优化，提升模型的表现。

关键创新：最重要的技术创新在于提出了自发MoEs（EMoE）的概念，利用语言模型中自发模块化的特性进行微调。这一方法与传统的单体模型微调方法本质上不同，能够更有效地利用模型的潜力。

关键设计：在设计中，关键参数设置包括模块的选择和组合方式，损失函数的设计以适应自发模块化的特性，以及网络结构的优化，以确保模型在微调过程中能够保持其模块化优势。通过这些设计，模型在不同配置下表现出良好的鲁棒性。

📊 实验亮点

实验结果表明，微调自发MoEs（EMoE）在下游任务中相比于传统微调方法，领域内和领域外的泛化能力显著提升，具体提升幅度未知。该方法在大规模语言模型（如Llama2-7B和Llama-30B）上表现出良好的扩展性和鲁棒性。

🎯 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、文本生成等。通过解锁自发模块化，模型能够在多种任务中实现更好的性能，具有广泛的实际价值。此外，未来可能推动更高效的模型设计和训练方法，促进人工智能技术的进步。

📄 摘要（原文）

Modular Neural Networks (MNNs) demonstrate various advantages over monolithic models. Existing MNNs are generally $\textit{explicit}$: their modular architectures are pre-defined, with individual modules expected to implement distinct functions. Recent works reveal that there exists $\textit{implicit}$ modularity in standard pre-trained transformers, namely $\textit{Emergent Modularity}$. They indicate that such modular structures spontaneously exhibit during the early pre-training phase. Despite the benefits of modularity, most Language Models (LMs) are still treated as monolithic models in the pre-train and fine-tune paradigm, with their emergent modularity locked and underutilized. In this work, focusing on unlocking the emergent modularity in LMs, we showcase that standard LMs could be fine-tuned as their Mixture-of-Expert (MoEs) counterparts without introducing any extra parameters. Such MoEs are derived from emergent modularity and are referred to as Emergent MoEs (EMoE). Our experiments demonstrate that fine-tuning EMoE effectively improves downstream in-domain and out-of-domain generalization compared with vanilla fine-tuning. Our analysis and ablation studies further illustrate that it is robust to various configurations and can scale up to Large Language Models (i.e., Llama2-7B and Llama-30B). Code is available at https://github.com/qiuzh20/EMoE.