ترجمه فارسی مقاله خود تمرین انتخابی: رویکردی دقیق برای بهبود تعمیم در مدل‌های زبان بزرگ

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 37,500 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی
عنوان مقاله به انگلیسی Selective Self-Rehearsal: A Fine-Tuning Approach to Improve Generalization in Large Language Models
عنوان مقاله به فارسی خود تمرین انتخابی: رویکردی دقیق برای بهبود تعمیم در مدل‌های زبان بزرگ
نویسندگان Sonam Gupta, Yatin Nandwani, Asaf Yehudai, Mayank Mishra, Gaurav Pandey, Dinesh Raghu, Sachindra Joshi
فرمت مقاله انگلیسی PDF
تعداد صفحات 14
لینک دانلود رایگان مقاله انگلیسی دانلود مقاله
دسته بندی موضوعات Computation and Language,Artificial Intelligence,Machine Learning,محاسبه و زبان , هوش مصنوعی , یادگیری ماشین ,
توضیحات Submitted 7 September, 2024; originally announced September 2024. , Comments: 14 pages, 8 figures
توضیحات به فارسی ارسال 7 سپتامبر 2024 ؛در ابتدا سپتامبر 2024 اعلام شد ، نظرات: 14 صفحه ، 8 شکل
اطلاعات بیشتر از این مقاله در پایگاه های علمی INSPIRE HEP
NASA ADS
Google Scholar
Semantic Scholar

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیق‌تر و تسلط کامل بر مباحث مجموعه‌ای از کتاب‌های آموزشی نیز ارائه می‌شود.

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی.

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

چکیده

Fine-tuning Large Language Models (LLMs) on specific datasets is a common practice to improve performance on target tasks. However, this performance gain often leads to overfitting, where the model becomes too specialized in either the task or the characteristics of the training data, resulting in a loss of generalization. This paper introduces Selective Self-Rehearsal (SSR), a fine-tuning approach that achieves performance comparable to the standard supervised fine-tuning (SFT) while improving generalization. SSR leverages the fact that there can be multiple valid responses to a query. By utilizing the model's correct responses, SSR reduces model specialization during the fine-tuning stage. SSR first identifies the correct model responses from the training set by deploying an appropriate LLM as a judge. Then, it fine-tunes the model using the correct model responses and the gold response for the remaining samples. The effectiveness of SSR is demonstrated through experiments on the task of identifying unanswerable queries across various datasets. The results show that standard SFT can lead to an average performance drop of up to $16.7\%$ on multiple benchmarks, such as MMLU and TruthfulQA. In contrast, SSR results in close to $2\%$ drop on average, indicating better generalization capabilities compared to standard SFT.

چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)

تنظیم دقیق مدل های بزرگ زبان (LLMS) در مجموعه داده های خاص یک روش معمول برای بهبود عملکرد در کارهای هدف است.با این حال ، این افزایش عملکرد غالباً منجر به بیش از حد می شود ، جایی که مدل در کار یا ویژگی های داده های آموزش بیش از حد تخصص می یابد و در نتیجه از بین رفتن تعمیم می یابد.در این مقاله به معرفی خودآرازی انتخابی (SSR) ، یک رویکرد تنظیم دقیق می پردازد که ضمن بهبود تعمیم ، عملکرد قابل مقایسه با تنظیم دقیق نظارت شده (SFT) را به دست می آورد.SSR این واقعیت را اعمال می کند که می تواند چندین پاسخ معتبر به یک پرس و جو وجود داشته باشد.SSR با استفاده از پاسخ های صحیح مدل ، تخصص مدل را در مرحله تنظیم دقیق کاهش می دهد.SSR ابتدا با استقرار LLM مناسب به عنوان قاضی ، پاسخ های مدل صحیح را از آموزش تعیین شده مشخص می کند.سپس ، مدل را با استفاده از پاسخ های مدل صحیح و پاسخ طلا برای نمونه های باقیمانده تنظیم می کند.اثربخشی SSR از طریق آزمایشات مربوط به وظیفه شناسایی نمایش داده های غیرقابل پاسخ در مجموعه داده های مختلف نشان داده شده است.نتایج نشان می دهد که SFT استاندارد می تواند منجر به افت متوسط ​​عملکرد تا 16.7 \ $ $ در معیارهای مختلف مانند MMLU و RuthfulQa شود.در مقابل ، SSR به طور متوسط ​​نزدیک به 2 \ $ $ کاهش می یابد ، که نشان دهنده قابلیت های تعمیم بهتر در مقایسه با SFT استاندارد است.

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیق‌تر و تسلط کامل بر مباحث مجموعه‌ای از کتاب‌های آموزشی نیز ارائه می‌شود.

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی.

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.