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Computer Science

Learn From Model Beyond Fine-Tuning: A Survey

序論

本論文は、従来のファインチューニングを超えた「Learn From Model（LFM）」アプローチについて包括的にレビューします。LFMは、既存の大規模言語モデル（FM）を活用し、新しいタスクへの適応や性能向上を図る手法です。

モデルチューニング

ファインチューニング

ファインチューニングは、既存のモデルに新しいデータで再訓練を行い、特定のタスクに適応させる方法です。これにより、モデルのパフォーマンスを向上させることができますが、計算コストが高く、過学習のリスクもあります。

アダプターチューニング

アダプターチューニングは、モデルの内部パラメータを固定し、追加のトレーニング可能なパラメータ（アダプター）を挿入して、特定のタスクに適応させる方法です。これにより、計算コストを削減しつつ、性能を維持します。

プロンプトチューニング

プロンプトチューニングは、モデルのパラメータを固定し、最適なプロンプトを設計してモデルの性能を引き出す方法です。ホワイトボックスとブラックボックスの設定があり、後者はモデルのパラメータにアクセスできない状況でも効果を発揮します。

インストラクションチューニング

インストラクションチューニングは、モデルに命令形式でデータを提供し、特定のタスクを実行する能力を向上させる方法です。これにより、見たことのないタスクにも対応できる汎用性が向上します。

モデル蒸留

モデル蒸留は、大規模な教師モデルから小規模な生徒モデルへ知識を移転し、計算リソースが限られた環境でも高性能を維持する手法です。

モデル再利用

モデル再利用は、複数のモデルの予測を組み合わせて全体の性能を向上させる方法です。これにより、個々のモデルの強みを活かしつつ、弱点を補完します。

メタラーニング

メタラーニングは、新しいタスクに迅速に適応できるモデルを設計する手法です。これにより、連続的な学習や複数タスクの同時処理が可能になります。

モデル編集

モデル編集は、モデルの知識を直接調整して性能を向上させる方法です。これにより、再訓練のコストを抑えつつ、モデルの適応性を高めます。

結論

LFMは、データ中心の学習を超え、既存の大規模モデルを活用する新しいパラダイムです。これにより、計算コストの削減、データプライバシーの保護、モデルの汎用性の向上が期待されます。

Textbooks Are All You Need

序論

本論文では、コード生成に特化した新しい大規模言語モデルphi-1を紹介します。このモデルは、他の競合モデルに比べて大幅に小型化されているにもかかわらず、高い性能を発揮します。

研究の目的

モデルの性能向上には高品質なデータが重要であることを示し、特に「教科書品質」のデータを使用することで、小規模なモデルでも高性能を達成できることを目指しています。

方法

phi-1は、GPT-3.5を使用して生成された教科書データと、Webから収集された高品質なデータを組み合わせて訓練されました。また、Pythonのコード生成タスクに特化したデータセットで微調整を行いました。

結果

phi-1は、HumanEvalとMBPPのベンチマークで高い精度を達成しました。特に、微調整後のphi-1は、多くの既存モデルを上回る性能を示しています。

結論

高品質なデータを使用することで、計算資源を大幅に節約しつつ、高性能なモデルを訓練できることが示されました。phi-1は、小規模なデータセットと少ない訓練時間で優れた結果を達成しています。

Attention Is All You Need

序論

この論文では、従来のリカレントニューラルネットワーク（RNN）や畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を排除し、セルフアテンション機構（Self-Attention）のみを使用した新しいネットワークアーキテクチャ「Transformer」を提案します。

背景

リカレントモデルはシーケンスの各位置を順次処理するため、並列化が困難でした。一方、アテンション機構はシーケンス内の全ての位置間の依存関係を捉えることができ、計算効率の向上が期待されます。

モデルアーキテクチャ

エンコーダとデコーダ

  • エンコーダ: セルフアテンション機構とポイントワイズの全結合層を持つ。
  • デコーダ: エンコーダと同様の構造に加え、エンコーダの出力に対するアテンション機構を持つ。

アテンションメカニズム

  • スケールド・ドットプロダクトアテンション: クエリとキーのドット積にスケーリングを施し、ソフトマックス関数で重みを計算。
  • マルチヘッドアテンション: 複数のアテンション機構を並行して実行し、異なる表現空間から情報を抽出。

訓練方法

  • データ: WMT 2014英独・英仏翻訳データセットを使用。
  • ハードウェア: 8つのNVIDIA P100 GPUで訓練。
  • 最適化手法: Adamオプティマイザを使用し、学習率を段階的に変化。

結果

  • 性能向上: Transformerモデルは、従来の最先端モデルよりも高いBLEUスコアを達成。
  • 効率性: 同等の性能を持つ他のモデルに比べて、訓練にかかる時間が大幅に短縮。

結論

Transformerは、リカレントや畳み込み層を使わずに高い性能と効率を実現する新しいアーキテクチャです。この研究は、アテンション機構の可能性を示し、今後のモデル設計に大きな影響を与えるでしょう。

On the Origin of LLMs: An Evolutionary Tree and Graph for 15,821 Large Language Models

LLMの起源：15,821の大規模言語モデルの進化的ツリーとグラフ

序論

本論文は、大規模言語モデル（LLM）の進化的な関係を明らかにすることを目的としています。特に、2022年以降のLLMの急速な発展とその多様性を体系的に理解するための研究です。

研究の背景

LLMは、特にChatGPTやBardのように、多くのユーザーに利用されています。毎週多くの新しいLLMが発表され、Hugging Faceに登録されていますが、それらの総合的なインデックスは存在しません。

方法

Hugging Faceに登録されているLLMの名称を用いて、階層的クラスタリングを実施しました。n-gramsやTF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）を用いて、LLMのコミュニティを特定し、意味のあるサブグループに分類しました。

結果

本研究では、LLMのファミリーを特定し、それらを意味のあるサブグループに分類することに成功しました。また、15,821のLLMを視覚的に探索できるウェブアプリケーション「Constellation」を公開しました。

結論

「Constellation」を利用することで、研究者や開発者はLLMの関係性やトレンドを迅速に把握することが可能となりました。これは、LLMのさらなる発展や新しい研究の基盤となるでしょう。

補足情報

詳細な分析結果や視覚化ツールについては、こちらで確認できます。

Output

AI generated diagram

flowchart TD
    A[データ収集] --> B[パラメータ抽出]
    B --> C[テキスト特徴抽出]
    C --> D[階層的クラスタリング]
    D --> E[コミュニティ検出]
    E --> F[視覚化]
    F --> G[ウェブアプリケーションの展開]
    G --> H[結果のレビュー]
    H --> I[結論: 大規模言語モデルの理解と分類を強化]

    A[Start: データ収集 \nHugging Faceからのモデル名、ダウンロード数、いいね数の収集]
    B[パラメータ抽出 \n正規表現を使用してモデル名からパラメータを抽出]
    C[テキスト特徴抽出 \nTF-IDFとn-gramsを使用してモデル名から特徴を抽出]
    D[階層的クラスタリング \n類似性に基づいてモデルをグループ化]
    E[コミュニティ検出 \nルーヴァン法を使用してグラフ内のコミュニティを検出]
    F[視覚化 \nインタラクティブなダイアグラムやワードクラウド、散布図をウェブアプリで提供]
    G[ウェブアプリケーションの展開 \nデータの動的探索を可能にする公開ウェブアプリケーション]
    H[結果のレビュー \n得られた結果を確認し、モデル間の関係を評価]
    I[End: 結論 \n大規模言語モデルの体系的な整理と分類を通じて理解を深める]

Do All Languages Cost the Same? Tokenization in the Era of Commercial Language Models

序論

本論文では、商用言語モデルAPIの使用料金が言語によって異なることを示し、その公平性について分析しています。特に、異なる言語で同じ情報を伝えるために必要なトークン数の違いが料金に与える影響を調査します。

研究の目的

言語モデルAPIの料金体系が言語間で公平であるかどうかを評価し、トークナイズの非均一性が料金とモデルの性能に与える影響を明らかにすることを目的としています。

方法

  • RQ1: トークン数の違い: 22の多様な言語でのトークン分割の影響を分析。
  • RQ2: コスト: トークン数の違いがAPI使用料金に与える影響を評価。
  • RQ3: モデルの有用性: トークン分割の非均一性がモデルの性能に与える影響を評価。
  • RQ4: 社会経済的影響: API料金と性能の違いが経済的格差に与える影響を分析。

結果

  1. トークン数の違い: ラテン文字を使用する言語は他の言語よりも少ないトークン数で情報を伝えることができる。
  2. コスト: ラテン文字を使用する言語はAPI使用料金が低く、非ラテン文字を使用する言語は高い料金がかかる。
  3. モデルの有用性: 高いトークン分割率を持つ言語では、コンテキスト内学習の性能が低下する。
  4. 社会経済的影響: 開発途上国の言語使用者は、高い料金を支払わなければならないことが多い。

結論

商用言語モデルAPIの料金体系とトークナイズの方法を見直し、より公平なシステムを構築することが求められます。NLPコミュニティもトークナイズの問題にもっと注目する必要があります。

Harnessing the Power of LLMs in Practice: A Survey on ChatGPT and Beyond

序論

この論文は、大規模言語モデル（LLM）を実践的に活用するための包括的なガイドです。研究者やエンドユーザーが、LLMを効果的かつ効率的に利用するための実践的な知識と洞察を提供します。

LLMの紹介

最新のGPTスタイルやBERTスタイルのLLMについて簡単に紹介し、それぞれのモデルがどのような訓練戦略、アーキテクチャ、使用ケースを持つかを説明します。

データの重要性

LLMの性能に影響を与えるデータの役割について詳しく説明します。前処理データ、訓練データ、テストデータの重要性を強調し、それぞれのステージでのデータの影響を分析します。

NLPタスクの実践ガイド

具体的なNLPタスクに対するLLMの使用ケースと非使用ケースについて詳しく説明します。テキスト分類、名前付きエンティティ認識（NER）、質問応答など、各タスクにおけるLLMの適用可能性を評価します。

結論

LLMの利用に関する実践的な洞察とベストプラクティスを提供し、研究者や実務者が自分のNLPタスクでLLMの力を最大限に活用できるよう支援します。

Ecosystem Graphs: The Social Footprint of Foundation Models

序論

この論文は、基礎モデル（Foundation Models, FM）が社会に与える影響を評価するための「Ecosystem Graphs」という新しいフレームワークを提案します。特に、ChatGPTやStable Diffusionなどのモデルがどのように利用され、影響を与えているかを可視化します。

背景

基礎モデルは、言語、画像、コード、タンパク質構造など多岐にわたる分野で広く利用され、社会に大きな影響を与えています。しかし、これらのモデルが具体的にどのように影響を与えているかを詳細に理解するためのツールは不足しています。

Ecosystem Graphsの提案

Ecosystem Graphsは、データセット、モデル、アプリケーションなどの「資産」をノードとして、技術的および社会的依存関係をエッジとしてグラフ構造で表現します。各ノードには詳細なメタデータが付与され、透明性を高めます。

実験と結果

Ecosystem Graphsを用いて、262の資産（64のデータセット、128のモデル、70のアプリケーション）と356の依存関係をドキュメント化しました。このグラフを通じて、主要な資産や組織間の関係を明らかにし、透明性を向上させました。

考察

Ecosystem Graphsは、研究者、産業界、政策立案者など多様なステークホルダーに対して価値を提供します。これにより、基礎モデルの開発と利用に関する理解が深まり、適切な対策が講じられることが期待されます。

結論

Ecosystem Graphsは、基礎モデルの社会的影響を評価するための強力なツールです。今後の研究や実践において、これを活用することで、より透明性の高いエコシステムの構築が可能となります。

Large Language Models are Zero-Shot Reasoners

1. 研究の背景と目的

1.1 大規模言語モデルとプロンプティング

近年、自然言語処理（NLP）の分野では、大規模言語モデル（LLM）が注目を集めています。これらのモデルは、GPT-3やPaLMなど、数十億から数千億のパラメータを持つ巨大なニューラルネットワークです。

LLMは通常、以下の2つの方法で使用されます：

  1. Few-shot learning（少数事例学習）：タスクの例をいくつか提示して、モデルにタスクを理解させる方法
  2. Zero-shot learning（ゼロショット学習）：例を示さずに、タスクの説明だけでモデルに対応させる方法

これらの方法を「プロンプティング」と呼びます。

1.2 推論タスクにおけるLLMの課題

LLMは多くのNLPタスクで優れた性能を示していますが、複雑な推論を要するタスク（例：算術問題や論理的推論）では課題が残っていました。

この問題に対処するため、「Chain of Thought（CoT）」というプロンプティング手法が提案されました。これは、解答の過程を段階的に示すことで、モデルにより複雑な推論を促す方法です。

1.3 研究の目的

本研究の主な目的は以下の通りです：

  1. LLMがゼロショット学習でも効果的に推論できることを示す
  2. 単一のプロンプトで様々な推論タスクに対応できることを実証する
  3. LLMに隠された能力を探索し、理解を深める

2. 提案手法：Zero-shot Chain of Thought (Zero-shot-CoT)

研究者らは、「Zero-shot Chain of Thought (Zero-shot-CoT)」という新しい手法を提案しました。

2.1 手法の概要

Zero-shot-CoTの核心は非常にシンプルです：

  1. 質問の後に「Let's think step by step.」（一歩ずつ考えてみましょう）というプロンプトを追加する
  2. これによりモデルに段階的な思考過程を生成させる

2.2 Zero-shot-CoTの実装

Zero-shot-CoTは、以下の2段階のプロンプティングで実装されます：

  1. 推論の抽出：
  2. 入力質問に「Let's think step by step.」を追加

  3. モデルに思考過程を生成させる

  4. 回答の抽出：

  5. 生成された思考過程を含む全文をモデルに再入力
  6. 最終的な回答を抽出するためのプロンプトを追加（例：「Therefore, the answer is」）

Figure 2

この手法により、モデルは段階的な推論を行い、最終的な回答を導き出すことができます。

3. 実験設定

3.1 評価タスク

研究者らは、以下の4カテゴリ、合計12のデータセットで実験を行いました：

  1. 算術推論：SingleEq, AddSub, MultiArith, AQUA-RAT, GSM8K, SVAMP
  2. 常識推論：CommonsenseQA, StrategyQA
  3. 記号推論：Last Letter Concatenation, Coin Flip
  4. その他の論理推論：Date Understanding, Tracking Shuffled Objects

3.2 使用モデル

実験には以下のモデルが使用されました：

  • GPT-3シリーズ（ada, babbage, curie, davinci）
  • InstructGPT3シリーズ
  • PaLM（8B, 62B, 540B）
  • その他（GPT-2, GPT-Neo, GPT-J, T0, OPT）

3.3 比較手法

Zero-shot-CoTは、以下の手法と比較されました：

  1. 標準的なZero-shotプロンプティング
  2. Few-shotプロンプティング
  3. Few-shot Chain of Thought (Few-shot-CoT)

4. 実験結果

4.1 Zero-shot-CoTの性能

Zero-shot-CoTは、多くのタスクで標準的なZero-shotプロンプティングを大幅に上回る性能を示しました。

例えば： - MultiArithタスク：17.7%から78.7%に向上 - GSM8Kタスク：10.4%から40.7%に向上

Table 1

4.2 他の手法との比較

Zero-shot-CoTは、Few-shot-CoTには及ばないものの、標準的なFew-shotプロンプティングを上回る性能を示しました。

Table 2

特筆すべき点として、GSM8Kタスクでは、Zero-shot-CoTがファインチューニングされたGPT-3（175B）モデルを上回る性能を達成しました。

4.3 モデルサイズの影響

実験結果から、モデルのサイズが大きくなるほど、Zero-shot-CoTの効果が顕著になることが分かりました。

Figure 3

小規模なモデルでは効果が限定的ですが、大規模モデルではZero-shot-CoTによって性能が大幅に向上しています。

5. 分析と考察

5.1 プロンプトの影響

研究者らは、様々なプロンプトを試し、その影響を調査しました。

Table 4

結果から、推論を促すような表現（例：「Let's think step by step.」）が最も効果的であることが分かりました。一方で、ミスリーディングな表現や無関係な表現はモデルの性能を低下させました。

5.2 Few-shot-CoTの例示の影響

Few-shot-CoTの性能は、提示する例の選び方に大きく影響されることも明らかになりました。

Table 5

タスクとは無関係な例を使用すると性能が低下しますが、回答形式が一致している場合はその影響が軽減されます。

5.3 Zero-shot-CoTの利点

  1. タスク固有の例示が不要
  2. 単一のプロンプトで多様なタスクに対応可能
  3. モデルの隠れた能力を引き出す可能性

6. 結論と今後の展望

本研究は、大規模言語モデルが適切なプロンプトさえあれば、ゼロショットで複雑な推論タスクを実行できることを示しました。

Zero-shot-CoTは： 1. 多様な推論タスクにおいて強力なベースラインとなる 2. モデルの隠れた能力を探索する新しい方法を提供する

今後の研究では、より広範な認知能力を引き出すプロンプトの開発や、Zero-shot-CoTのメカニズムのさらなる解明が期待されます。

この研究は、大規模言語モデルの可能性を再評価し、自然言語処理の新たな地平を切り開く重要な一歩となるでしょう。

Language models generalize beyond natural proteins

序論

この論文では、自然界のタンパク質を超えて新しいタンパク質を生成するための言語モデルの一般化能力について調査します。特に、固定バックボーン設計と構造がモデルからサンプリングされる非制約生成の2つのタンパク質設計タスクに焦点を当てます。

研究の背景

従来のタンパク質設計は、自然界のパーツを使った手動のボトムアップアプローチが主流でした。しかし、生物の複雑性により、トップダウンの設計は難しいとされています。近年の自然言語処理の進展により、タンパク質のシーケンスデータから機能に関する情報を学習するモデルの開発が進んでいます。

研究目的

本研究は、タンパク質シーケンスデータの学習モデルがどのように機能を予測し、新しいタンパク質を生成するかを明らかにすることを目的としています。

方法

  • データセット: タンパク質シーケンスの大規模データセットを使用。
  • モデル: 言語モデルを用いたタンパク質のシーケンス生成。
  • タスク: 固定バックボーン設計と非制約生成の2つのタンパク質設計タスクに焦点を当てた実験を実施。

結果

  • 言語モデルは、トレーニングデータとして使用されたシーケンスだけでなく、新しいシーケンスも生成する能力があることを示しました。
  • 固定バックボーン設計では、指定された構造に基づいたタンパク質を生成する能力が確認されました。
  • 非制約生成では、モデルはサンプリングされた構造から新しいタンパク質シーケンスを生成する能力を示しました。

考察

  • 言語モデルは、タンパク質のシーケンスデータからパターンを学習し、進化の情報をエンコードする能力があります。
  • トップダウン設計が難しいとされる中、言語モデルを用いることで新しいアプローチが可能となります。

結論

言語モデルは、自然界のタンパク質を超えて新しいタンパク質を生成する強力なツールであり、生物学的および医療的応用において大きな可能性を秘めています。今後の研究では、これらのモデルの性能向上と新しい応用分野の開拓が期待されます。

Precise Zero-Shot Dense Retrieval without Relevance Labels

はじめに

本論文では、関連性ラベルなしで効果的なゼロショット密検索システムを構築する新しい手法「HyDE（Hypothetical Document Embeddings）」を提案します。従来の密検索では、関連性ラベルを必要としますが、本手法はこれを不要にします。

関連研究

密検索と大規模言語モデル（LLM）を用いた関連研究について述べます。密検索は、文書の埋め込みベクトル間の内積を用いて行われ、多くのタスクで成功を収めています。

手法

前提

密検索は、クエリと文書を埋め込み空間にマッピングし、内積を用いて類似度を測定します。

HyDE

HyDEは、まず指示に従う言語モデルを用いて仮想文書を生成し、次にコントラスト学習エンコーダを用いて文書を埋め込みベクトルに変換します。このベクトルを用いて実際の文書を検索します。

実験

設定

HyDEをInstructGPTとContrieverモデルを使用して実装し、Pyseriniツールキットで検索実験を行いました。

ウェブ検索

TREC DL19とTREC DL20のクエリセットで実験を行い、HyDEが既存の密検索手法を大きく上回る性能を示しました。

低リソース検索

BEIRデータセットの低リソースタスクで実験を行い、HyDEが一貫して高い性能を示しました。

多言語検索

Swahili、Korean、Japanese、Bengaliのクエリセットで実験を行い、HyDEが多言語検索においても効果的であることが確認されました。

分析

HyDEの構成要素である生成モデルとコントラスト学習エンコーダの効果を詳細に分析しました。

結論

HyDEは、関連性ラベルなしで効果的なゼロショット密検索を実現する新しい手法です。今後の研究では、クエリの曖昧さや多様性の扱いについてさらに調査が必要です。

補足

密検索 (Dense Retrieval)

密検索は、クエリと文書を高次元の埋め込みベクトルに変換し、それらの内積を計算することで類似性を測定する検索手法です。この手法は、以下のステップで行われます：

  1. 埋め込み生成: クエリと文書をディープラーニングモデル（通常はBERTなどのトランスフォーマーモデル）を用いて高次元ベクトルに変換します。
  2. 類似度計算: 生成された埋め込みベクトル間の内積を計算し、その結果を基に文書の類似度を評価します。
  3. 文書ランキング: 類似度の高い順に文書をランキングし、最も関連性が高いと判断される文書をユーザーに提供します。

密検索は、大量のデータセットに対して高速かつ高精度な検索を可能にするため、情報検索や質問応答システムで広く使用されています。

関連性ラベル (Relevance Labels)

関連性ラベルは、検索システムの評価や学習に使用されるデータラベルで、特定のクエリに対して文書がどれほど関連しているかを示します。関連性ラベルは以下のように付与されます：

  1. 手動ラベリング: 専門家やアノテーターがクエリと文書のペアを評価し、関連性の度合いをラベリングします。例えば、クエリに対する文書の関連性を「非常に関連」「関連」「やや関連」「無関連」のように評価します。
  2. 評価データセット: 検索システムの性能評価のために、既存の評価データセット（例えばTRECやBEIRなど）が用いられます。これらのデータセットには、クエリと関連文書のペアが含まれており、検索システムの精度を評価する基準となります。
関連性ラベルの役割
  • モデルの学習: 関連性ラベルを使用して、検索モデルがクエリに対して最も関連性の高い文書を返すようにトレーニングします。
  • 性能評価: 検索システムの性能を評価するために使用され、システムがクエリに対して適切な文書を返しているかを検証します。
関連性ラベルの欠点
  • コストと時間: 手動でラベリングするには多大なコストと時間がかかります。
  • バイアスのリスク: アノテーターの主観が入り込む可能性があり、評価の一貫性が保たれない場合があります。

関連性ラベルなしでの密検索手法の開発は、これらの欠点を克服し、より効率的な検索システムを構築するための重要な研究領域です。