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2023年大规模语言模型中语言与知识报告
发布日期:2024-12-21 14:20    点击次数:71
 

该报告主要探讨了大规模语言模型中的语言与知识相关内容,包括多语言对齐现象、模型训练中的问题以及语言与知识在模型参数中的体现等方面。

1. 多语言对齐现象

Multilingual BERT和大语言模型(如LLaMA)中存在多语言对齐现象,不同语言在句法关系上有很强的对齐性,通过跨语言训练可在词性标注任务中获得高结果,表明多语言语义在模型中已完成对齐。

2. 模型训练相关问题

TOKEN扩展对模型影响大,扩展后可能丢失原始信息,需大量训练恢复;SFT数据量扩展到一定程度后,大规模二次预训练意义不大;使用中文二次预训练在知识层面提升模型能力不明显;训练中存在CODING - SWITCH现象;多数LLM迭代1轮后效果提升不明显。

3. 语言与知识在模型参数中的体现

模型参数中有明显语言核心区,通过特定实验确定(如对不同语言数据二次预训练,观察参数变化累加)。扰动语言核心区参数,模型的PPL呈现爆炸趋势;模型具备一定“代偿”能力,如使用中文训练可恢复中文能力;仅修改1个语言核心区参数会使模型混乱。同时,二次预训练需注意数据配比,避免影响模型能力,针对特定任务微调时要保护语言能力关键区。

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