Repetition
#Analysis
#MachineLearning
#Pocket
#NLP
#LanguageModel
#Alignment
#Hallucination
#ICLR
#DPO
Issue Date: 2025-04-18 Learning Dynamics of LLM Finetuning, Yi Ren+, ICLR'25 Summary本研究では、大規模言語モデルのファインチューニング中の学習ダイナミクスを分析し、異なる応答間の影響の蓄積を段階的に解明します。指示調整と好み調整のアルゴリズムに関する観察を統一的に解釈し、ファインチューニング後の幻覚強化の理由を仮説的に説明します。また、オフポリシー直接好み最適化（DPO）における「圧縮効果」を強調し、望ましい出力の可能性が低下する現象を探ります。このフレームワークは、LLMのファインチューニング理解に新たな視点を提供し、アラインメント性能向上のためのシンプルな方法を示唆します。 Comment元ポスト:https://x.com/joshuarenyi/status/1913033476275925414?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-Q解説ポスト:https://x.com/hillbig/status/1917189793588613299?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-Q #DocumentSummarization #NeuralNetwork #Analysis #Pocket #NLP #IJCNLP #AACL
Issue Date: 2023-08-13 Self-Repetition in Abstractive Neural Summarizers, Nikita Salkar+, N_A, AACL-IJCNLP'22 Summary私たちは、BART、T5、およびPegasusという3つのニューラルモデルの出力における自己繰り返しの分析を行いました。これらのモデルは、異なるデータセットでfine-tuningされています。回帰分析によると、これらのモデルは入力の出力要約間でコンテンツを繰り返す傾向が異なることがわかりました。また、抽象的なデータや定型的な言語を特徴とするデータでのfine-tuningでは、自己繰り返しの割合が高くなる傾向があります。定性的な分析では、システムがアーティファクトや定型フレーズを生成することがわかりました。これらの結果は、サマライザーのトレーニングデータを最適化するための手法の開発に役立つ可能性があります。
Issue Date: 2025-04-18 Learning Dynamics of LLM Finetuning, Yi Ren+, ICLR'25 Summary本研究では、大規模言語モデルのファインチューニング中の学習ダイナミクスを分析し、異なる応答間の影響の蓄積を段階的に解明します。指示調整と好み調整のアルゴリズムに関する観察を統一的に解釈し、ファインチューニング後の幻覚強化の理由を仮説的に説明します。また、オフポリシー直接好み最適化（DPO）における「圧縮効果」を強調し、望ましい出力の可能性が低下する現象を探ります。このフレームワークは、LLMのファインチューニング理解に新たな視点を提供し、アラインメント性能向上のためのシンプルな方法を示唆します。 Comment元ポスト:https://x.com/joshuarenyi/status/1913033476275925414?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-Q解説ポスト:https://x.com/hillbig/status/1917189793588613299?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-Q #DocumentSummarization #NeuralNetwork #Analysis #Pocket #NLP #IJCNLP #AACL
Issue Date: 2023-08-13 Self-Repetition in Abstractive Neural Summarizers, Nikita Salkar+, N_A, AACL-IJCNLP'22 Summary私たちは、BART、T5、およびPegasusという3つのニューラルモデルの出力における自己繰り返しの分析を行いました。これらのモデルは、異なるデータセットでfine-tuningされています。回帰分析によると、これらのモデルは入力の出力要約間でコンテンツを繰り返す傾向が異なることがわかりました。また、抽象的なデータや定型的な言語を特徴とするデータでのfine-tuningでは、自己繰り返しの割合が高くなる傾向があります。定性的な分析では、システムがアーティファクトや定型フレーズを生成することがわかりました。これらの結果は、サマライザーのトレーニングデータを最適化するための手法の開発に役立つ可能性があります。