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基本信息
标题 : NEFTune: Noisy Embeddings Improve Instruction Finetuning
作者 : Neel Jain, Ping-yeh Chiang, Yuxin Wen, John Kirchenbauer, Hong-Min Chu, Gowthami Somepalli, Brian R. Bartoldson, Bhavya Kailkhura, Avi Schwarzschild, Aniruddha Saha, Micah Goldblum, Jonas Geiping, Tom Goldstein
发表 : ICLR 2023
arXiv : https://arxiv.org/abs/2310.05914
摘要
我们表明，通过简单的增强，语言模型微调可以得到改进，有时甚至可以显著提高。
NEFTune在训练过程中向嵌入向量添加噪声。
使用Alpaca对LLaMA-2-7B进行标准微调，在AlpacaEval上的成绩为29.79%，而使用带噪声的嵌入时，成绩上升至64.69%。NEFTune在现代指令数据集上也优于强大的基线。
使用Evol-Instruct训练的模型提高了10%，ShareGPT提高了8%，OpenPlatypus提高了8%。
即使是经过RLHF进一步精炼的强大模型，如LLaMA-2-Chat，也能从NEFTune的额外训练中受益。
简介
AlpacaEval中LLaMA-2-7B模型在各种数据集上经过微调（含和不含NEFTune）的胜率百分比。
NEFTune在这些数据集上均带来了巨大的性能提升，展示了生成答案的对话质量提升。
NEFTune: Noisy Embedding Instruction Fine Tuning
指令模型（Instruction models）是在包含指令和响应配对的数据集上训练的。每一步 NEFTune 的训练过程通过从数据集中抽取一个指令，并将其token转换为嵌入向量开始。NEFTune 的不同之处在于，它在标准训练基础上向嵌入向量中添加了一个随机噪声向量。该噪声通过抽取独立同分布（iid）的均匀分布值生成，范围为 [ − 1 , 1 ] [-1, 1] [−1,1]。然后将整个噪声向量按因子 α / L d \alpha / \sqrt{Ld} α/Ld 进行缩放，其中 L L L 是序列长度， d d d 是嵌入维度， α \alpha α 是一个可调参数。
这种缩放规则来源于对抗性机器学习（adversarial ML）的相关文献，并产生了一个欧几里得期望幅度约为 α / 3 \alpha / \sqrt{3} α/3 的随机向量。算法 1 详细描述了我们的方法。
实验
总结与局限
NEFTune的成功指出了算法和正则化在LLM训练中常被忽视的重要性。与已经研究了多年正则化和过拟合的计算机视觉社区不同，LLM社区倾向于使用旨在优化器稳定性的标准化训练循环，而不是泛化。在这种环境中，LLM研究人员已经将数据集和模型扩展作为前进的主要途径。鉴于NEFTune的持续收益以及在小指令数据集上过度拟合的趋势，似乎在LLM环境中重新审视正则化是值得的。
我们的研究有几个局限性。我们将AlpacaEval作为LLM指令跟随能力的核心衡量标准，这受到单个裁判（GPT-4）的偏见。此外，由于计算资源有限，我们无法在多个数据集上验证NEFTune在70B变体上的成功，并且大多数NEFTune运行必须依赖于固定的超参数而不是扫描。最后，尽管我们进行了实证研究，但我们并没有对NEFTune为何有效有一个明确的了解。