探索連續(xù)學(xué)習(xí)中的新方法

在人工智能領(lǐng)域，尤其是在語言模型（LM）的發(fā)展過程中，連續(xù)學(xué)習(xí)（CL）始終是一個(gè)挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)的學(xué)習(xí)方法往往面臨著災(zāi)難性遺忘的問題，即新知識的學(xué)習(xí)可能會(huì)導(dǎo)致舊知識的丟失。這一問題不僅影響模型的長期穩(wěn)定性，還可能限制其在實(shí)際應(yīng)用中的效能。

為了解決這一問題，研究者們提出了多種策略，如重復(fù)學(xué)習(xí)、架構(gòu)調(diào)整和參數(shù)調(diào)整等方法。然而，這些方法往往依賴于舊任務(wù)數(shù)據(jù)或任務(wù)標(biāo)簽，而這在實(shí)際應(yīng)用中可能難以獲得。因此，探索不依賴外部標(biāo)簽和數(shù)據(jù)的連續(xù)學(xué)習(xí)新方法顯得尤為重要。

最近，一種名為“MIGU”（基于幅度的梯度更新）的新方法應(yīng)運(yùn)而生，它通過利用語言模型線性層輸出的L1標(biāo)準(zhǔn)化幅度分布的內(nèi)在差異，實(shí)現(xiàn)了無需任務(wù)標(biāo)簽和重復(fù)數(shù)據(jù)的連續(xù)學(xué)習(xí)。這一方法的核心在于，在模型的前向傳播階段捕獲并標(biāo)準(zhǔn)化線性層的輸出，然后在反向傳播階段，只更新那些具有最大L1標(biāo)準(zhǔn)化幅度的參數(shù)。這種策略不僅簡化了學(xué)習(xí)過程，還有效地利用了模型固有的行為特征，從而解鎖了其連續(xù)學(xué)習(xí)的潛能。

通過在不同的語言模型架構(gòu)和連續(xù)學(xué)習(xí)基準(zhǔn)上的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，MIGU方法在不同的連續(xù)微調(diào)和連續(xù)預(yù)訓(xùn)練設(shè)置中均展示了出色的性能，甚至在某些情況下超越了現(xiàn)有的最先進(jìn)方法。例如，在一個(gè)包含15個(gè)任務(wù)的連續(xù)學(xué)習(xí)基準(zhǔn)測試中，MIGU方法使得模型的平均準(zhǔn)確率比傳統(tǒng)的參數(shù)高效微調(diào)基線提高了15.2%。

此外，MIGU方法的靈活性也體現(xiàn)在其能夠與現(xiàn)有的連續(xù)學(xué)習(xí)方法（如重復(fù)學(xué)習(xí)、架構(gòu)基方法和參數(shù)基方法）無縫集成，進(jìn)一步提升了模型的連續(xù)學(xué)習(xí)能力。這一創(chuàng)新的探索不僅為連續(xù)學(xué)習(xí)領(lǐng)域提供了新的視角，也為實(shí)際應(yīng)用中的語言模型持續(xù)優(yōu)化和更新開辟了新的可能性。

1. 論文標(biāo)題:Unlocking Continual Learning Abilities in Language Models

2. 機(jī)構(gòu):

• Wenyu Du, Ka Chun Cheung, Reynold Cheng: The University of Hong Kong
• Shuang Cheng: ICT, Chinese Academy of Sciences
• Tongxu Luo: CUHK-SZ
• Zihan Qiu, Zeyu Huang: Tsinghua University
• Ka Chun Cheung: NVIDIA
• Jie Fu: HKUST

3. 論文鏈接:??https://arxiv.org/pdf/2406.17245.pdf??

4. 項(xiàng)目地址:??https://github.com/wenyudu/MIGU??

MIGU方法介紹

在持續(xù)學(xué)習(xí)（CL）的領(lǐng)域中，語言模型（LM）面臨著災(zāi)難性遺忘的挑戰(zhàn)，這限制了它們在持續(xù)學(xué)習(xí)任務(wù)中的長期可持續(xù)性。為了解決這一問題，研究人員提出了多種方法，包括基于復(fù)習(xí)的方法、基于架構(gòu)的方法和基于參數(shù)的方法。然而，這些方法往往依賴于舊任務(wù)數(shù)據(jù)或任務(wù)標(biāo)簽，這在實(shí)際應(yīng)用中可能難以獲取或成本較高。

針對這一挑戰(zhàn)，本文介紹了一種名為“MIGU”（基于幅度的梯度更新）的新方法。MIGU方法不需要復(fù)習(xí)舊任務(wù)數(shù)據(jù)，也不需要任務(wù)標(biāo)簽，它通過只更新輸出幅度較大的模型參數(shù)來實(shí)現(xiàn)持續(xù)學(xué)習(xí)。這種方法利用了語言模型線性層輸出的L1標(biāo)準(zhǔn)化幅度分布的固有差異，這些差異在處理不同任務(wù)數(shù)據(jù)時(shí)表現(xiàn)不同。

1. MIGU的工作原理

MIGU方法包括兩個(gè)主要步驟：在前向傳播階段，緩存并標(biāo)準(zhǔn)化線性層的輸出幅度；在后向傳播階段，只更新那些L1標(biāo)準(zhǔn)化幅度最大的參數(shù)。具體來說，MIGU在模型的前向傳播階段計(jì)算每個(gè)線性層的輸出，然后使用L1范數(shù)對這些輸出進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化，得到一個(gè)幅度分布向量。在后向傳播階段，MIGU根據(jù)預(yù)定義的閾值比例T，只更新幅度最大的參數(shù)，從而有效地利用語言模型處理不同任務(wù)時(shí)輸出幅度的固有差異，減少不同任務(wù)間的梯度沖突，解鎖模型的持續(xù)學(xué)習(xí)能力。

2. MIGU的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證

MIGU方法已在三種主要的語言模型架構(gòu)（T5、RoBERTa和Llama2）上進(jìn)行了測試，并在持續(xù)微調(diào)和持續(xù)預(yù)訓(xùn)練的設(shè)置中，針對四個(gè)持續(xù)學(xué)習(xí)基準(zhǔn)進(jìn)行了評估。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，MIGU在所有測試中均達(dá)到了最先進(jìn)或相當(dāng)?shù)男阅?。例如，在一個(gè)包含15個(gè)任務(wù)的持續(xù)學(xué)習(xí)基準(zhǔn)測試中，MIGU使平均準(zhǔn)確率比傳統(tǒng)的參數(shù)高效微調(diào)基線提高了15.2%。

實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與數(shù)據(jù)集

在探索語言模型（LMs）的持續(xù)學(xué)習(xí)（CL）能力的研究中，我們提出了一種名為“MIGU”（基于幅度的梯度更新）的新方法。這種方法利用了語言模型線性層輸出的L1標(biāo)準(zhǔn)化幅度分布的固有差異，實(shí)現(xiàn)了無需任務(wù)標(biāo)簽的持續(xù)學(xué)習(xí)。這一發(fā)現(xiàn)基于對不同任務(wù)數(shù)據(jù)處理時(shí)線性層輸出幅度分布的觀察。例如，在T5模型的最后一個(gè)Transformer塊的前饋網(wǎng)絡(luò)（FFN）的第一線性層中，對于BoolQA、COPA和Yelp三個(gè)任務(wù)，幅度分布有顯著不同。

實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)

在實(shí)驗(yàn)中，我們首先在前向傳播階段緩存并標(biāo)準(zhǔn)化線性層的輸出幅度，然后在反向傳播階段，只更新L1標(biāo)準(zhǔn)化幅度最大的T個(gè)參數(shù)，其中T是預(yù)定義的閾值比率。這種設(shè)計(jì)使得模型能夠針對不同任務(wù)有效地利用其固有特征來更新參數(shù)，從而緩解任務(wù)間的梯度沖突，釋放其持續(xù)學(xué)習(xí)的潛力。

數(shù)據(jù)集

我們在三種主要的語言模型架構(gòu)上評估了MIGU方法：僅編碼器的RoBERTa、編碼器-解碼器的T5模型和僅解碼器的Llama2。實(shí)驗(yàn)涉及兩種持續(xù)預(yù)訓(xùn)練設(shè)置：持續(xù)預(yù)訓(xùn)練和持續(xù)微調(diào)，使用四個(gè)CL基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集。這些數(shù)據(jù)集包括標(biāo)準(zhǔn)CL基準(zhǔn)和長序列CL基準(zhǔn)，涵蓋了多種文本分類任務(wù)和問答任務(wù)。例如，在一個(gè)包含15個(gè)任務(wù)的長序列CL數(shù)據(jù)集中，MIGU方法使平均準(zhǔn)確率相比傳統(tǒng)的參數(shù)高效微調(diào)基線提高了15.2%。

通過這些設(shè)計(jì)和數(shù)據(jù)集的使用，我們的實(shí)驗(yàn)不僅驗(yàn)證了MIGU方法在不同語言模型架構(gòu)和持續(xù)學(xué)習(xí)場景下的有效性，還展示了它如何與現(xiàn)有的三種主流CL方法（基于復(fù)習(xí)的方法、基于架構(gòu)的方法和基于參數(shù)的方法）無縫集成，進(jìn)一步增強(qiáng)了語言模型的CL能力。

實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

在探索語言模型（LMs）的持續(xù)學(xué)習(xí)（CL）能力的過程中，我們引入了一種名為“MIGU”的新方法（基于幅度的梯度更新），這種方法利用LMs線性層中L1標(biāo)準(zhǔn)化輸出的幅度分布的固有差異，實(shí)現(xiàn)了無需任務(wù)標(biāo)簽的持續(xù)學(xué)習(xí)。通過實(shí)驗(yàn)，我們在三種主要的LM架構(gòu)（T5, RoBERTa和Llama2）上驗(yàn)證了MIGU的效果，并在四個(gè)CL基準(zhǔn)測試中進(jìn)行了持續(xù)的微調(diào)和持續(xù)的預(yù)訓(xùn)練設(shè)置測試。

1. 實(shí)驗(yàn)設(shè)置與基準(zhǔn)測試

我們在不同的持續(xù)學(xué)習(xí)設(shè)置中評估了MIGU，包括持續(xù)微調(diào)和持續(xù)預(yù)訓(xùn)練。使用的基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集包括標(biāo)準(zhǔn)CL基準(zhǔn)和長序列CL基準(zhǔn)，以及用于持續(xù)預(yù)訓(xùn)練的DAS基準(zhǔn)。這些基準(zhǔn)覆蓋了從文本分類到領(lǐng)域適應(yīng)的多種任務(wù)。

2. 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

在T5-large模型上的持續(xù)微調(diào)實(shí)驗(yàn)中，MIGU在沒有舊任務(wù)數(shù)據(jù)或任務(wù)信息的情況下，與傳統(tǒng)的參數(shù)高效微調(diào)基線相比，平均準(zhǔn)確率提高了15.2%。此外，MIGU與現(xiàn)有的三種CL方法（基于重演的、基于架構(gòu)的和基于參數(shù)的方法）無縫集成，進(jìn)一步增強(qiáng)了LMs的CL能力。

在RoBERTa模型的持續(xù)預(yù)訓(xùn)練實(shí)驗(yàn)中，MIGU也顯示出與或優(yōu)于其他先進(jìn)CL方法的性能。例如，在DAS基準(zhǔn)測試中，F(xiàn)T+MIGU在MF1和ACC指標(biāo)上均實(shí)現(xiàn)了改進(jìn)。

3. 分析與討論

MIGU通過在后向傳播階段僅更新具有最大L1標(biāo)準(zhǔn)化幅度的參數(shù)，有效地利用了任務(wù)間的幅度分布差異，減少了不同任務(wù)間的梯度沖突。這種方法不僅減少了對舊任務(wù)數(shù)據(jù)的依賴，而且也避免了在LMs場景中獲取精確任務(wù)標(biāo)簽的困難。

我們的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，MIGU能夠顯著提高在多任務(wù)學(xué)習(xí)環(huán)境中的模型性能，特別是在處理長序列任務(wù)和需要高度領(lǐng)域適應(yīng)性的場景中。此外，MIGU的實(shí)現(xiàn)簡單，計(jì)算效率高，易于與現(xiàn)有的CL策略集成，為未來的研究和應(yīng)用提供了新的可能性。

通過這些實(shí)驗(yàn)，我們證明了MIGU方法在解鎖LMs的持續(xù)學(xué)習(xí)潛力方面的有效性和通用性，為持續(xù)學(xué)習(xí)的未來研究提供了新的視角和工具。

MIGU的優(yōu)勢與挑戰(zhàn)

MIGU（基于幅度的梯度更新）是一種針對語言模型（LM）持續(xù)學(xué)習(xí)的新方法，它通過利用LM線性層輸出的L1標(biāo)準(zhǔn)化幅度分布的固有差異，實(shí)現(xiàn)了無需任務(wù)標(biāo)簽和重復(fù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)的模型參數(shù)更新。這種方法在多個(gè)持續(xù)學(xué)習(xí)（CL）基準(zhǔn)測試中展示了其有效性，能夠顯著提高模型在多任務(wù)學(xué)習(xí)環(huán)境中的表現(xiàn)，并且與現(xiàn)有的CL方法（如重復(fù)訓(xùn)練、架構(gòu)調(diào)整和參數(shù)調(diào)整方法）無縫集成，進(jìn)一步增強(qiáng)了模型的CL能力。

1. MIGU的優(yōu)勢

MIGU的主要優(yōu)勢在于其獨(dú)特的更新機(jī)制，該機(jī)制只更新那些具有較大L1標(biāo)準(zhǔn)化幅度的參數(shù)，從而有效減少了不同任務(wù)間的梯度沖突，解決了傳統(tǒng)CL方法中常見的災(zāi)難性遺忘問題。例如，在一個(gè)包含15個(gè)任務(wù)的CL基準(zhǔn)測試中，MIGU比傳統(tǒng)的參數(shù)高效微調(diào)基線提高了15.2%的平均準(zhǔn)確率。此外，MIGU不依賴于舊任務(wù)數(shù)據(jù)或精確的任務(wù)標(biāo)簽，使其在數(shù)據(jù)獲取成本高或數(shù)據(jù)不可用的情況下尤為有用。

2. MIGU的挑戰(zhàn)

盡管MIGU在多個(gè)方面表現(xiàn)出色，但它也面臨一些挑戰(zhàn)。首先，MIGU依賴于模型線性層輸出的幅度分布差異，這需要模型能夠在不同任務(wù)之間展示出足夠的幅度變化，這在某些情況下可能不容易實(shí)現(xiàn)。其次，盡管MIGU減少了對舊任務(wù)數(shù)據(jù)的依賴，但在沒有任何任務(wù)標(biāo)簽的情況下，如何有效地區(qū)分和處理不同任務(wù)的學(xué)習(xí)過程仍然是一個(gè)開放的問題。此外，MIGU的效果可能受到模型架構(gòu)和任務(wù)性質(zhì)的限制，其在不同類型的語言模型和任務(wù)上的普適性和效率仍需進(jìn)一步驗(yàn)證。

總體而言，MIGU提供了一種創(chuàng)新的解決方案來增強(qiáng)語言模型的持續(xù)學(xué)習(xí)能力，通過簡單的幅度基準(zhǔn)更新機(jī)制解鎖了模型的潛在CL能力，盡管存在挑戰(zhàn)，但其在實(shí)際應(yīng)用中的潛力值得進(jìn)一步探索和優(yōu)化。

結(jié)論與未來展望

在本研究中，我們提出了一種名為MIGU（基于幅度的梯度更新）的新方法，用于解決語言模型（LMs）在持續(xù)學(xué)習(xí)（CL）中的災(zāi)難性遺忘問題。MIGU方法通過利用LMs線性層輸出的L1標(biāo)準(zhǔn)化幅度分布的固有差異，實(shí)現(xiàn)了無需任務(wù)標(biāo)簽和重復(fù)樣本的持續(xù)學(xué)習(xí)。我們的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，MIGU在多種LM架構(gòu)和持續(xù)學(xué)習(xí)場景中均表現(xiàn)出色，能夠與現(xiàn)有的CL方法無縫集成，進(jìn)一步提升性能。

1. 性能提升

MIGU在多個(gè)持續(xù)學(xué)習(xí)基準(zhǔn)測試中取得了顯著的性能提升。例如，在一個(gè)包含15個(gè)任務(wù)的長序列CL基準(zhǔn)測試中，MIGU使得模型的平均準(zhǔn)確率比傳統(tǒng)的參數(shù)高效微調(diào)基線提高了15.2%。這一結(jié)果證明了MIGU在處理多任務(wù)學(xué)習(xí)和避免任務(wù)間梯度沖突方面的有效性。

2. 與現(xiàn)有CL方法的集成

MIGU能夠與重復(fù)基、架構(gòu)基和參數(shù)基的CL方法無縫集成，進(jìn)一步增強(qiáng)了LMs的持續(xù)學(xué)習(xí)能力。通過與這些方法的結(jié)合，MIGU不僅提高了模型在新任務(wù)上的學(xué)習(xí)能力，還有效減少了對舊任務(wù)知識的遺忘。

3. 未來研究方向

盡管MIGU已經(jīng)取得了一定的成功，但我們認(rèn)為還有幾個(gè)方向值得進(jìn)一步探索：

• 擴(kuò)展到更大規(guī)模的模型和任務(wù)：未來可以考慮將MIGU應(yīng)用于更大規(guī)模的LMs和更復(fù)雜的任務(wù)序列，以測試其在更廣泛應(yīng)用中的效果。
• 探索其他內(nèi)在特征：除了輸出幅度分布，LMs可能還有其他未被充分利用的內(nèi)在特征。未來的研究可以探索這些特征在CL中的潛在用途。
• 優(yōu)化計(jì)算效率：雖然MIGU已經(jīng)相對高效，但在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)和模型時(shí)，進(jìn)一步優(yōu)化其計(jì)算效率仍然很有必要。

本文轉(zhuǎn)載自?? AI論文解讀??，作者：柏企科技圈