最新論文ノート：【2023-07-17 ～ 2023-07-23】 - データサイエンス・ノート

今回のテーマ：新たなオープンソースモデルLlama2, GPT4の更新による精度の低下, より速い学習を達成したFlashAttention-2, Meta-Transformer, Retentive Network など．

ここでは、https://twitter.com/dair_ai で毎週メンションされているTop ML Papers of the Week の論文をLLMによって生成されるQ&Aを用いて要点を記載しています．気になる論文の選択に役立ったら良いと思います．論文を読む前に幾つかの要点を把握することで、皆さんが内容を素早く吸収できることを目的としています．自動生成記事のクオリティと信頼性を向上させるためにアルゴリズムの改善に取り組んでいます．個人で資料のQ&Aを作成されたい方には、https://www.chatpdf.com/ や https://scispace.com/などがお勧めです．

紹介する論文は以下の9本となります．

Meta-Transformer: A Unified Framework for Multimodal Learning (発行日：2023年07月20日)
FLASK: Fine-grained Language Model Evaluation based on Alignment Skill Sets (発行日：2023年07月20日)
Challenges and Applications of Large Language Models (発行日：2023年07月19日)
Llama 2: Open Foundation and Fine-Tuned Chat Models (発行日：2023年07月18日)
How is ChatGPT’s behavior changing over time? (発行日：2023年07月18日)
FlashAttention-2: Faster Attention with Better Parallelism and Work Partitioning (発行日：2023年07月17日)
Retentive Network: A Successor to Transformer for Large Language Models (発行日：2023年07月17日)
Measuring Faithfulness in Chain-of-Thought Reasoning (発行日：2023年07月17日)
Learning to Retrieve In-Context Examples for Large Language Models (発行日：2023年07月14日)

Meta-Transformer: A Unified Framework for Multimodal Learning

著者：Yiyuan Zhang, Kaixiong Gong, Kaipeng Zhang, Hongsheng Li, Yu Qiao, Wanli Ouyang, Xiangyu Yue
発行日：2023年07月20日
最終更新日：2023年07月20日
URL：http://arxiv.org/pdf/2307.10802v1

カテゴリ：Computer Vision and Pattern Recognition, Artificial Intelligence, Computation and Language, Machine Learning, Multimedia

概要：

マルチモーダル学習は、複数のモダリティからの情報を処理し関連付けるモデルを構築することを目指しています．この分野の長年の開発にもかかわらず、異なるモダリティ（自然言語、2D画像、3Dポイントクラウド、音声、ビデオ、時系列、表形式データなど）を処理するための統一されたネットワークを設計することは依然として困難です．本研究では、対応するマルチモーダルトレーニングデータなしでマルチモーダルパーセプションを行うためのフレームワークであるMeta-Transformerを提案しています．Meta-Transformerでは、さまざまなモダリティの生の入力データを共有トークン空間にマッピングし、その後のエンコーダーが凍結されたパラメータで入力データの高レベルな意味的特徴を抽出できるようにします．Meta-Transformerは、統一されたデータトークナイザー、モダリティ共有エンコーダー、およびダウンストリームタスクのためのタスク固有のヘッドの3つの主要なコンポーネントで構成されており、対応のないデータを使用して12のモダリティ全体で統一学習を行う最初のフレームワークです．さまざまなベンチマークでの実験結果は、Meta-Transformerが対応のないデータを使用して広範なタスクを処理できることを示しています．さらに、Meta-Transformerはテキスト、画像、ポイントクラウド、音声、ビデオなどの基本的なパーセプションから、X線、赤外線、高分光、IMUなどの実用的なアプリケーション、およびグラフ、表形式、時系列などのデータマイニングまで、幅広いタスクを処理できることが示されています．これにより、Meta-Transformerはトランスフォーマーを用いた統一されたマルチモーダルインテリジェンスの開発において、有望な未来を示しています．コードはhttps://github.com/invictus717/MetaTransformerで入手可能です．

Q&A:

Q: マルチモーダル学習の主な目的は何ですか？
A: マルチモーダル学習の主な目的は、複数のモダリティからの情報を処理し関連付けるモデルを構築することです．

Q: 様々なモダリティを処理するための統一されたネットワークを設計する上での課題は何か？
A: 異なるモダリティ間の差異により、統一されたネットワークを設計する際にはいくつかの課題が存在します．例えば、各データモダリティは独自のデータパターンを持っており、それにより、あるモダリティで訓練されたモデルを他のモダリティに適応させることが困難になります．画像はピクセルが密集しているため情報の冗長性が高く、自然言語とは異なります．一方、ポイントクラウドは3D空間に疎な分布を持ち、ノイズに対して敏感で表現が難しいです．音声スペクトログラムは時間的に変動し、周波数領域での波の組み合わせから成る非定常なデータパターンです．ビデオデータは画像フレームの連続であり、空間情報と時間情報の両方を捉えることができます．これらのモダリティ間の差異により、統一されたネットワークの設計は困難を伴います．

Q: Meta-Transformerフレームワークは、マルチモーダル知覚のために、どのようにフローズンエンコーダーを活用するのか？
A: Meta-Transformerフレームワークは、凍結されたエンコーダを使用して多モーダルパーセプションを活用しています．具体的には、Meta-Transformerは、さまざまなモダリティの生の入力データを共有トークン空間にマッピングし、その後、凍結されたパラメータを持つエンコーダによって入力データの高レベルな意味的特徴を抽出します．この凍結されたエンコーダは、モダリティ間で共有される表現を学習するために使用されます．つまり、エンコーダのパラメータは更新されず、モダリティ間で共有される表現の抽出にのみ使用されます．このようにして、Meta-Transformerは、凍結されたエンコーダを活用することで、モダリティ間で共有される表現を効果的に学習します．

Q: Meta-Transformerフレームワークにおけるユニファイド・データ・トークナイザーの役割について教えてください．
A: Meta-Transformerフレームワークにおける統一データトークナイザーの役割は、さまざまなモダリティの生の入力データを共有トークン空間にマッピングすることです．これにより、後続のエンコーダーは固定されたパラメータを持つことができ、入力データの高レベルな意味的特徴を抽出することができます．統一データトークナイザーは、入力データのモダリティに依存せずに、共有のトークン表現を生成する役割を果たします．この役割により、異なるモダリティのデータを統一的に処理することが可能となります．

Q: Meta-Transformerフレームワークの3つの主要コンポーネントとは何ですか？
A: Meta-Transformerフレームワークの主要な3つのコンポーネントは、モダリティ専門家、モダリティ共有エンコーダ、およびタスク固有のヘッドです．

Q: Meta-Transformerは、ペアリングされていないデータで異なるモダリティをどのように扱うのですか？
A: Meta-Transformerは、異なるモダリティの非対応データをどのように処理するのか？Meta-Transformerは、異なるモダリティの生の入力データを共有トークン空間にマッピングし、その後のエンコーダーが凍結されたパラメータを使用して入力データの高レベルな意味的特徴を抽出します．Meta-Transformerは、統一されたデータトークナイザー、モダリティ共有エンコーダー、およびタスク固有のヘッドから構成されており、対応するタスクのための下流タスクを実行するための最初のフレームワークです．Meta-Transformerは、非対応データを使用して12のモダリティ全体で統一学習を行う最初のフレームワークです．異なるベンチマークでの実験結果から、Meta-Transformerはテキスト、画像、ポイントクラウド、音声、ビデオなどの基本的な知覚、X線、赤外線、高分光、IMUなどの実用的な応用、およびグラフ、表、時系列などのデータマイニングなど、幅広いタスクを処理できることが示されています．Meta-Transformerは、トランスフォーマーを使用した統一されたマルチモーダルインテリジェンスの開発において有望な未来を示しています．

Q: Meta-Transformerはどのようなタスクに対応できますか？
A: Meta-Transformerは、テキスト、画像、ポイントクラウド、音声、ビデオなどの12の異なるモダリティを含む幅広いタスクを処理することができます．これには、基本的な知覚タスク（テキスト、画像、ポイントクラウド、音声、ビデオ）、実用的なアプリケーション（X線、赤外線、高分光、IMU）、データマイニング（グラフ）などが含まれます．

Q: Meta-Transformerが処理できる基本的な知覚タスクの例を教えてください．
A: Meta-Transformerは、テキスト、画像、ポイントクラウド、音声、ビデオなどの基本的な知覚タスクを処理することができます．テキスト理解では、General Language Understanding Evaluation（GLUE）ベンチマークを使用して自然言語理解のタスクを評価します．画像理解では、ImageNet-1Kデータセットを使用して分類、物体検出、セマンティックセグメンテーションの実験を行います．これらのタスクは、Meta-Transformerが異なるモダリティに対応できることを示しています．

Q: Meta-Transformerはマルチモーダル学習の実用化にどのように貢献するのか？
A: Meta-Transformerは、多様なモダリティ（自然言語、2D画像、3Dポイントクラウド、音声、ビデオなど）を処理するための統一されたネットワークの設計を容易にすることで、多様な学習アプリケーションに貢献しています．Meta-Transformerは、長さ可変のトークン埋め込みを使用して、柔軟で統一された形式の多様なモダリティの意味を提供します．これにより、未知のモダリティに対して汎化するネットワークを設計するアルゴリズムの考案が可能になります．また、どの形式の特定のモダリティにも表現をデコードできる統一されたマルチモーダルデコーダのアーキテクチャを設計することも興味深いです．Meta-Transformerは、マルチモーダル知能のためのトランスフォーマーアーキテクチャの潜在能力を明らかにすると同時に、驚くべきパフォーマンスを示し、マルチモーダル知覚の新たな有望な方向性を示しています．さらに、Meta-Transformerは生成タスクにおいても効果的であるかどうか、モダリティに依存しない生成モデルをどのように開発するかはまだ不明です．これらの成果は、将来の研究にインスピレーションを与えることを期待しています．

Q: Meta-Transformer のコードはどこからアクセスできますか？
A: Meta-Transformerのコードは、オープンソースプロジェクトであるMMClassification8、MMDetection9、MMseg-mentation10、OpenPoints11、Time-Series-Library12、Graphomer13に基づいて構築されています．詳細な実装の詳細は、ソースコード内で見つけることができます．

FLASK: Fine-grained Language Model Evaluation based on Alignment Skill Sets

著者：Seonghyeon Ye, Doyoung Kim, Sungdong Kim, Hyeonbin Hwang, Seungone Kim, Yongrae Jo, James Thorne, Juho Kim, Minjoon Seo
発行日：2023年07月20日
最終更新日：2023年07月20日
URL：http://arxiv.org/pdf/2307.10928v1

カテゴリ：Computation and Language, Artificial Intelligence

概要：

大規模言語モデル（LLM）の評価は困難であり、人間の価値に合わせるためには複数のスキルを組み合わせる必要があります．最近の研究では、LLMのパフォーマンスを2つの方法で評価しています．1つは複数の独立したベンチマークでの自動評価、もう1つは人間またはマシンによる評価で、応答に対して総合的なスコアを与えます．しかし、どちらの設定も粗い評価であり、インスタンスごとのスキルの組み合わせを必要とするユーザーの指示の性質を考慮していません．これにより、LLMの真の能力の解釈が制限されます．

本論文では、FLASK（Fine-grained Language Model Evaluation based on Alignment Skill Sets）を紹介し、モデルベースと人間ベースの評価の両方に使用できる、細かい評価プロトコルを提案します．FLASKは、各インスタンスに対してスキルのセットを割り当てる評価セットを構築し、対象ドメインを注釈付けすることにより、評価セットを拡張します．さらに、FLASKは、スキル、ドメイン、難易度に応じたモデルのパフォーマンスを包括的に分析することで、モデルの性能をより正確に測定することを可能にします．FLASKを使用することで、複数のオープンソースおよびプロプライエタリなLLMを比較し、モデルベースと人間ベースの評価の間に高い相関関係を観察することができます．

また、FLASKは、特定のスキルに優れたLLMを分析することで、モデルの性能を改善する方法をより具体的に把握することができます．実践者にとっては、FLASKを使用して、さまざまなLLMを包括的に比較することで、特定の状況に適したモデルを推奨することができます．評価データとコードの実装は、https://github.com/kaistAI/FLASKで公開されています．

Q&A:

Q: 大規模言語モデル（LLM）の評価における課題とは？
A: LLMの評価にはいくつかの課題があります．まず第一に、LLMは人間の価値に合わせるために複数のスキルを組み合わせる必要があります．ユーザーの指示によって必要なスキルセットは異なるため、評価は細かい粒度で行う必要があります．また、自動評価や人間またはマシンによる評価は、全体的なスコアを与える粗い評価方法です．これらの方法では、モデルの応答の特性を考慮することができません．さらに、LLMの評価には、知識や推論タスクのための正確さや長文生成のためのROUGEなどの自動評価指標を使用する多くの独立したベンチマークでモデルを評価する必要があります．しかし、これらの評価方法では、モデルの応答の多面的な側面を評価することができません．最近の研究では、正確さを超えたモデルのパフォーマンスの包括的な視点を提供するために、複数のメトリック評価設定が提案されています．さらに、事実の検証や長文要約などの主観的なタスクでLLMを忠実に評価するために、細かい粒度の原子的な評価設定が提案されています．

Q: 最近の研究では、LLMのパフォーマンスはどのように評価されているのか？
A: 最近の研究では、LLMの性能評価をどのように行っているかについて、以下の方法が提案されています．まず、自動評価による独立したベンチマークでの評価が行われています．これには、知識/推論タスクの場合は正確さ、長文生成の場合はROUGEなどの自動評価指標が使用されています．また、モデルの応答の複数の側面を評価するために、複数の評価指標を使用した評価設定が提案されています．さらに、事実検証や長文要約などの主観的なタスクにおいて、細かい評価設定が提案されています．これらの評価設定は、ユーザーの指示の性質を考慮しており、モデルの性能を総合的に評価するためのものです．

Q: 現在の評価設定が粗視化されていると考えられるのはなぜですか？
A: 現在の評価設定は粗い評価と考えられています．なぜなら、単一のスコアを割り当てるだけでは、モデルの全体像を伝えることができず、完全性、事実性などの複数の軸で応答を評価することができるためです．

Q: FLASK（Fine-grained Language Model Evaluation based on Alignment Skill Sets）の目的は何ですか？
A: FLASKの目的は、LLM（Large Language Models）の評価を細かく行うための評価プロトコルであり、モデルベースと人間ベースの評価の両方に使用できます．このプロトコルは、粗いレベルのスコアリングをインスタンスごとのスキルセットレベルに分解することができます．具体的には、12の細かいスキルを定義し、オープンエンドのユーザー指示に従い、評価セットを構築するためにLLMが必要とするスキルセットを割り当てます．さらに、各インスタンスに対してターゲットドメインと難易度レベルを注釈付けすることで、FLASKはモデルのパフォーマンスを包括的に分析することができます．

Q: FLASKは粗いレベルのスコアリングをどのようにインスタンスごとのスキルセットレベルに分解するのか？
A: FLASKは、粗いレベルのスコアリングをインスタンスごとのスキルセットレベルに分解します．具体的には、LLMがオープンエンドのユーザーの指示に従い、評価セットを構築するために必要な12の細かいスキルを定義し、各インスタンスに一連のスキルを割り当てます．さらに、各インスタンスのターゲットドメインと難易度レベルを注釈付けすることにより、FLASKはスキル、ドメイン、難易度に依存したモデルのパフォーマンスの包括的な分析と総合的な視点を提供します．

Q: FLASKのLLMにはいくつの細かいスキルが定義されていますか？
A: FLASKでは、LLMsのために12の細かいスキルが定義されています．

Q: FLASKを使用した場合、モデルベースと人間ベースの評価にはどのような相関関係があるのでしょうか？
A: FLASKを使用した場合、モデルベースと人間ベースの評価の間には高い相関が観察されます．

Q: FLASKは、開発者がLLMのパフォーマンスを向上させるためにどのような手助けができるのでしょうか？
A: FLASKは、開発者がLLMのパフォーマンスを向上させるのに役立ちます．具体的には、FLASKを使用することで、開発者は以下のような方法でLLMのパフォーマンスを向上させることができます．

モデルの現在の状態を正確に解釈することができます．FLASKは、モデルのスキルに関連する要因を分析することで、モデルのパフォーマンスをより正確に測定することができます．これにより、開発者はモデルの現在の状態を把握し、改善のための具体的なアクションを取ることができます．
モデルの改善に向けたアクションアイテムを明確にすることができます．FLASKは、モデルのパフォーマンスを分析することで、特定のスキルに優れたLLMを開発するための要因を明らかにします．例えば、FLASKの結果から、オープンソースコミュニティは論理思考能力と背景知識能力に優れたベースモデルの開発に注力すべきであり、プロプライエタリLLMの開発企業はFLASK-HARDセットで優れたパフォーマンスを発揮するモデルを開発すべきであることが示唆されます．
モデルのパフォーマンスを向上させるための意味のある洞察を提供します．FLASKは、異なるLLMの詳細な比較を可能にするため、開発者は適切なモデルを選択することができます．これにより、開発者は特定のスキル、ドメイン、難易度に適したモデルを推奨することができます．

Q: FLASKの評価データと実装コードはどこで入手できますか？
A: FLASKの評価データとコードの実装は、github.com/kaistAI/FLASKで見つけることができます．

Q: 本稿で紹介した新手法のコード実装のURLは？
A: この論文で導入された新しい手法のコード実装のURLは、bard-google-ai-search-updates/です．

Challenges and Applications of Large Language Models

著者：Jean Kaddour, Joshua Harris, Maximilian Mozes, Herbie Bradley, Roberta Raileanu, Robert McHardy
発行日：2023年07月19日
最終更新日：2023年07月19日
URL：http://arxiv.org/pdf/2307.10169v1

カテゴリ：Computation and Language, Artificial Intelligence, Machine Learning

概要：

大規模言語モデル（LLM）は、数年の間に存在しないものから普及したものになりました．この分野の速いペースのため、残されている課題や既に成果を上げている応用分野を特定することは困難です．本論文では、MLの研究者がこの分野の現状をより迅速に理解し、生産的になるために、体系的な一連のオープンな問題と応用の成功例を確立することを目指しています．

Q&A:

Q: 大規模言語モデル（LLM）の開発と実装に関連する課題にはどのようなものがありますか？
A: 大規模言語モデル（LLM）の開発と実装に関連するいくつかの課題は次のとおりです．1つ目の課題は、膨大なデータセットの取得と品質管理です．LLMの性能を向上させるためには、大量の事前学習データが必要ですが、そのデータの収集と品質管理は困難です．人間のチームが手作業で確認できる文書の数を超えるほどのデータが存在し、多くの場合、データ収集手法はデータソースとフィルタリングに関するヒューリスティクスに依存しています．このため、データの品質や信頼性に関する問題が生じる可能性があります．2つ目の課題は、モデルの解釈性の欠如です．LLMは非常に複雑なモデルであり、その内部の動作や意思決定プロセスを理解することは困難です．したがって、モデルの予測や結果の解釈が難しくなります．3つ目の課題は、倫理的な問題です．LLMは大量のデータを学習するため、そのデータにはバイアスや差別的な要素が含まれる可能性があります．また、LLMが生成するテキストには偏見や攻撃的な表現が含まれることもあります．これらの倫理的な問題に対処するためには、適切なガイドラインや規制が必要です．

Q: さまざまな分野でLLMを活用して成功した例を教えてください．
A: はい、さまざまな分野でのLLMの成功した応用例があります．例えば、法律分野では、法的な質問応答や法的情報抽出、事件の結果予測、法的研究、法的テキスト生成などが提案されています．医学分野でも、医療質問応答や医療情報抽出などが行われています．また、知識作業や労働市場においても、LLMの広範な知識タスクへの応用が期待されています．さらに、心理学や行動科学の研究においても、LLMの使用が進んでいます．これらの分野でのLLMの応用は、研究や実務において有益な成果を上げています．

Q: 機械学習分野の速いペースは、LLMの課題や応用分野の特定にどのような影響を与えているのだろうか？
A: 機械学習の分野の急速な進展は、LLMの課題の特定と応用領域の特定に影響を与えています．LLMの研究論文の増加により、課題の特定と応用領域の特定に関する研究のペースも速くなっています．これは、LLMの応用領域の多様性と課題の複雑さに対応するために、研究者が新たな課題や応用領域を特定する必要性を生み出しています．また、機械学習の分野の急速な進展により、LLMの応用領域の特定においても新たな技術や手法が開発されています．例えば、図1の分類に基づいて、デザイン、行動、科学の3つの広範なカテゴリにLLMの応用領域を分類しています．さらに、チャットボット、計算生物学、コンピュータプログラミング、創造的な仕事、知識の仕事、法律、医学、推論、ロボティクス、社会科学などの分野を探索して、応用領域を特定しています．これらの研究により、LLMの応用領域の特定において、機械学習の分野の急速な進展が重要な役割を果たしていることが示されています．

Q: LLMの分野でまだ取り組むべき未解決の問題にはどのようなものがありますか？
A: LLMの分野でまだ解決されていないいくつかの課題は次のとおりです．1つ目の課題は、理解不能なデータセットのスケーリングです．LLMの性能を向上させるためには、大量の事前学習データを用意する必要があります．2つ目の課題は、モデルの解釈性の欠如です．LLMは非常に複雑なモデルであり、その内部の動作や意思決定プロセスを理解することは困難です．3つ目の課題は、バイアスや偏見の存在です．LLMはトレーニングデータから学習するため、データセット内のバイアスや偏見がモデルに反映される可能性があります．これにより、公平性や倫理性の問題が生じることがあります．4つ目の課題は、データのプライバシーとセキュリティです．LLMは大量のデータを処理するため、個人情報や機密情報の漏洩のリスクがあります．これらの課題は、LLMの研究者や開発者が今後取り組むべき重要な課題です．

Q: LLMの現状を理解することで、ML研究者はどのような恩恵を受けることができるのでしょうか？
A: ML研究者は、LLMの現在の状況を理解することで以下のような利益を得ることができます．

LLMの法律領域への応用に関する知識：LLMは法律領域においても利用されており、法的な質問応答や法的情報抽出などのタスクに使用されています．ML研究者がLLMの法律領域への応用について理解することで、法律分野におけるMLの可能性や課題を把握することができます．
ドメイン特化アプリケーションの開発：LLMは特定のドメインにおいても高い性能を発揮することが示されています．例えば、法的な事例の結果予測や法的研究、法的テキスト生成などのドメイン特化アプリケーションが提案されています．ML研究者がLLMの現在の状況を理解することで、自身の研究においてドメイン特化アプリケーションの開発や応用を検討することができます．
モデルの評価と監査：LLMの振る舞いを評価し、有害な振る舞いを検出する能力は、モデルのアライメントにとって非常に重要です．ML研究者がLLMの現在の状況を理解することで、モデルの評価や監査に関する知識を得ることができます．これにより、モデルの安全性や信頼性を向上させるための手法やツールの開発に貢献することができます．

Q: LLMの分野で研究者が生産的になるための主な要件は何ですか？
A: LLMの分野で生産的になるための主要な要件は、(i) データソースとその割合、(ii) トークナイザーの選択とトレーニングハイパーパラメータ、および(iii) プレトレーニングの目的を考慮に入れることです．これらの要素を適切に設計することで、研究者はLLMの分野で生産的になることができます．

Q: LLMは、機械学習の言説の中で、存在しないものからユビキタスなものへとどのように進化してきたのだろうか？
A: LLMsは、事前学習データの量を拡大することで、一般的な能力を持つようになりました．事前学習データのサイズは、人間のチームが手動で品質チェックできるドキュメントの数をすぐに超えました．そのため、データ収集手法はデータソースとフィルタリングに関するヒューリスティックに依存しています．これらのヒューリスティックの副作用と、多くのモデル開発者がデータセットについて曖昧な理解しか持っていない現実について、このセクションでは探求しています．

Q: LLMの文脈で、体系的な未解決問題の概念について説明していただけますか？
A: LLMの文脈における体系的なオープンな問題の概念を説明します．LLMの研究者が現在の状況をより迅速に理解し、生産的になるために、体系的なオープンな問題と応用の成功例を確立することを目指しています．この文脈では、LLMの研究者が直面する課題や既に成果のある応用領域を特定することが困難であるため、体系的なオープンな問題の概念が重要です．この文書では、課題と応用の成功例を整理し、LLMの研究者が迅速に現状を把握し、生産的になるための体系的なセットを確立することを目指しています．

Q: LLMの開発と応用について、今後どのような方向性が考えられるか？
A: LLMsの開発と応用の潜在的な将来の方向性には、法律、知識業務、ロボティクス、社会科学・心理学、合成データ生成などが含まれます．これらの分野でのLLMsの応用は、既存のタスクの改善や新たなタスクの開発に焦点を当てています．例えば、法律分野では、法的な質問応答や文書生成などのタスクの改善が期待されています．知識業務では、LLMsの能力を活用してドメイン固有のタスクを実行することが可能であり、労働市場全体での応用が期待されています．また、ロボティクスや社会科学・心理学の分野では、LLMsを用いた知識の獲得や意思決定支援などの応用が考えられます．さらに、合成データ生成では、LLMsを用いてリアルなデータを生成する技術の開発が進められています．これらの潜在的な将来の方向性は、既存の研究や応用の範囲を拡大し、LLMsの能力をさらに向上させることが期待されています．

Llama 2: Open Foundation and Fine-Tuned Chat Models

著者：Hugo Touvron, Louis Martin, Kevin Stone, Peter Albert, Amjad Almahairi, Yasmine Babaei, Nikolay Bashlykov, Soumya Batra, Prajjwal Bhargava, Shruti Bhosale, Dan Bikel, Lukas Blecher, Cristian Canton Ferrer, Moya Chen, Guillem Cucurull, David Esiobu, Jude Fernandes, Jeremy Fu, Wenyin Fu, Brian Fuller, Cynthia Gao, Vedanuj Goswami, Naman Goyal, Anthony Hartshorn, Saghar Hosseini, Rui Hou, Hakan Inan, Marcin Kardas, Viktor Kerkez, Madian Khabsa, Isabel Kloumann, Artem Korenev, Punit Singh Koura, Marie-Anne Lachaux, Thibaut Lavril, Jenya Lee, Diana Liskovich, Yinghai Lu, Yuning Mao, Xavier Martinet, Todor Mihaylov, Pushkar Mishra, Igor Molybog, Yixin Nie, Andrew Poulton, Jeremy Reizenstein, Rashi Rungta, Kalyan Saladi, Alan Schelten, Ruan Silva, Eric Michael Smith, Ranjan Subramanian, Xiaoqing Ellen Tan, Binh Tang, Ross Taylor, Adina Williams, Jian Xiang Kuan, Puxin Xu, Zheng Yan, Iliyan Zarov, Yuchen Zhang, Angela Fan, Melanie Kambadur, Sharan Narang, Aurelien Rodriguez, Robert Stojnic, Sergey Edunov, Thomas Scialom
発行日：2023年07月18日
最終更新日：2023年07月19日
URL：http://arxiv.org/pdf/2307.09288v2

カテゴリ：Computation and Language, Artificial Intelligence

概要：

この研究では、7兆から70兆のパラメータを持つ事前学習済みおよび微調整済みの大規模言語モデル（LLM）のコレクションであるLlama 2を開発およびリリースします．私たちの微調整済みLLMであるLlama 2-Chatは、対話の使用ケースに最適化されています．私たちのモデルは、私たちがテストしたほとんどのベンチマークでオープンソースのチャットモデルを上回り、有用性と安全性の人間による評価に基づいて、クローズドソースのモデルの代替として適している可能性があります．私たちは、Llama 2-Chatの微調整と安全性の改善のアプローチについて詳細な説明を提供し、コミュニティが私たちの研究を基にして作業を進め、LLMの責任ある開発に貢献できるようにしています．

Q&A:

Q: Llama 2の学習済み大規模言語モデル（LLM）のスケール範囲は？
A: Llama 2の事前学習および微調整された大規模言語モデル（LLM）のスケール範囲は70億から700億のパラメータです．

Q: Llama 2-Chatと呼ばれるLlama 2の微調整されたLLMは、ベンチマークでオープンソースのチャットモデルと比較してどのようなパフォーマンスを示すのでしょうか？
A: Llama 2-Chatモデルは、ベンチマークテストにおいてオープンソースのチャットモデルよりも優れた性能を発揮します．

Q: ラマ2チャットの有用性と安全性に関する人間による評価結果はどうでしたか？
A: Llama 2-Chatの有用性と安全性の人間評価の結果は、Figure 1とFigure 3に示されています．Figure 1では、ヘルプフルネスの人間評価結果が示されており、モデルの生成物が約4,000のプロンプトに対して比較されました．この評価では、ヘルプフルネスの人間評価結果の信頼区間が1％から2％の間にあります．Figure 3では、安全性の人間評価結果が示されており、モデルの生成物が約2,000の敵対的なプロンプトに対して安全違反の判定が行われました．ただし、これらの安全性の評価結果は、LLMevaluationsの固有のバイアスによるものであり、プロンプトセットの制限、レビューガイドラインの主観性、個々の評価者の主観性によるものです．また、これらの安全性評価は、Llama 2-Chatモデルに偏ったコンテンツ基準を使用して行われています．

Q: Llama 2-Chatは、人間の評価に基づくクローズド・ソースのモデルの適切な代替品として考えられるか？
A: いいえ、Llama 2-Chatは人間の評価に基づいて閉源モデルの代替として適切とは言えません．文脈からわかるように、Llama 2-Chatは一部の閉源モデルと同等の性能を持つ可能性がありますが、人間の評価にはいくつかの制限があります．まず、Llama 2-Chatの評価は4,000以上のプロンプトに基づいて行われましたが、これは実世界の使用例を網羅するものではありません．実際の使用例ははるかに多くのユースケースをカバーするでしょう．また、人間の評価は主観的な要素があります．さらに、安全性の評価もLlama 2-Chatモデルに偏っている可能性があります．したがって、Llama 2-Chatは閉源モデルの代替として適切とは言えません．

Q: Llama 2-Chatの微調整と安全性向上のために用いられたアプローチについて、詳しく教えてください．
A: Llama 2-Chatの微調整と安全性向上のアプローチについて、詳細な説明を提供します．Llama 2-Chatの微調整は、安全性を確保しながらモデルの性能を向上させるために行われました．具体的なアプローチとしては、安全性に関するデータアノテーションと調整、レッドチーミング、反復的な評価が行われました．まず、安全性に関するデータアノテーションと調整では、安全性を確保するためのデータセットを用意し、モデルの微調整を行いました．これにより、モデルが安全な応答を生成する能力が向上しました．次に、レッドチーミングでは、攻撃的なプロンプトに対してモデルの応答をテストし、安全性の脆弱性を特定しました．このプロセスを繰り返すことで、モデルの安全性を向上させました．また、反復的な評価では、モデルの生成結果を人間の評価者によって評価し、安全性の違反を判断しました．これにより、モデルの安全性に関する洞察を得ることができました．以上のアプローチにより、Llama 2-Chatの微調整と安全性の向上が実現されました．

Q: Llama 2-Chatのリリースによって、コミュニティはLLMの責任ある発展にどのように貢献できるのでしょうか？
A: Llama 2-Chatのリリースにより、コミュニティはLLMの責任ある開発に貢献することができます．Llama 2-Chatは、対話の使用ケースに最適化されたLlama 2の微調整バージョンであり、7B、13B、70Bのパラメータを持つモデルのバリエーションがリリースされています．このオープンリリースにより、コミュニティは微調整されたLLMを再現し、それらのモデルの安全性を向上させることが期待されます．これにより、より責任あるLLMの開発の道が開かれます．

Q: Llama 2-Chatで改善された安全性とは？
A: Llama 2-Chatには、安全性の改善が実装されています．具体的な改善点は文脈には明示されていませんが、論文のセクション5.3に詳細な情報が提供されています．このセクションでは、Llama 2-Chatの安全な展開を促進するための責任ある使用ガイドとコード例が提供されています．また、Llama 2-Chatの安全性に関するデータと評価方法についても説明されています．これらの情報に基づいて、Llama 2-Chatの安全性が向上されていると言えます．

Q: コミュニティはどのようにラマ2の活動を発展させ、その発展に貢献できるのか？
A: Llama 2の成果を活用し、コミュニティはその開発に貢献することができます．具体的には、Llama 2のモデルを再現し、改善することで、より安全なモデルの開発を進めることができます．また、Llama 2およびLlama 2-Chatの開発中に得られた新たな知見や観察結果を共有することも重要です．さらに、Llama 2の利用者に対して、安全な開発と展開のためのガイドラインを提供することで、コミュニティ全体の貢献を促すことができます．Llama 2の成果を活かし、コミュニティが積極的に研究や開発に参加し、より責任あるLLMの発展に寄与することが求められます．

Q: Llama 2のオープンな基盤と、LLMの開発におけるその意義について詳しく教えてください．
A: Llama 2は、オープンな基盤とファインチューニングされたチャットモデルの提供を目指しています．このオープンな基盤は、コミュニティがファインチューニングされたLLMを再現し、これらのモデルの安全性を向上させることを可能にすることを目的としています．これにより、より責任あるLLMの開発の道を開拓することが期待されています．また、Llama 2およびLlama 2-Chatの開発中に得られた新しい観察結果も共有されています．具体的には、ツールの使用の出現や知識の時間的な組織化などが挙げられます．LLMのオープンなリリースは、安全に行われた場合には社会にとって利益となると考えられています．ただし、LLMは潜在的なリスクを伴う新しい技術であり、使用には注意が必要です．この研究では、LLMのテストは英語で行われており、他の言語や文化には対応していないことが明記されています．さらに、Llama 2の開発においては、広範な政策、学術、産業界のコミュニティとの協力が継続されることが強調されています．

How is ChatGPT’s behavior changing over time?

著者：Lingjiao Chen, Matei Zaharia, James Zou
発行日：2023年07月18日
最終更新日：2023年07月18日
URL：http://arxiv.org/pdf/2307.09009v1

カテゴリ：Computation and Language, Artificial Intelligence, Machine Learning

概要：

GPT-3.5とGPT-4は、最も広く使用されている大規模言語モデル（LLM）サービスの2つです．しかし、これらのモデルがいつ、どのように更新されるのかは不透明です．この研究では、2023年3月版と2023年6月版のGPT-3.5とGPT-4を、4つの異なるタスクで評価しました．それらのタスクは、1）数学の問題解決、2）機密/危険な質問への回答、3）コード生成、4）視覚的な推論です．私たちは、GPT-3.5とGPT-4の性能と振る舞いが時間とともに大きく変動することを発見しました．例えば、GPT-4（2023年3月版）は素数の識別に非常に優れていました（正答率97.6％）、しかし同じ問題に対してGPT-4（2023年6月版）は非常に低い正答率（2.4％）でした．興味深いことに、GPT-3.5（2023年6月版）はこのタスクでGPT-3.5（2023年3月版）よりもはるかに優れていました．GPT-4は6月になると3月よりも機密性の高い質問に回答することをためらい、GPT-4とGPT-3.5の両方が6月になるとコード生成でより多くの書式のミスを起こしました．全体的に、私たちの調査結果は、同じLLMサービスの振る舞いが比較的短期間で大きく変化することを示しており、LLMの品質を継続的に監視する必要性を強調しています．

Q&A:

Q: 多様な4つのタスクの評価プロセスについて、もう少し詳しく教えてください．
A: 評価プロセスについての詳細は、次のようになります．まず、論文では4つの異なるタスクに焦点を当てています．これらのタスクは、数学の問題解決、敏感な質問への回答、コード生成、視覚的な推論です．これらのタスクは、パフォーマンスと安全性のベンチマークで頻繁に研究されています．次に、各タスクには、既存のデータセットからサンプリングされたものか、モニタリングの目的で私たちが作成したデータセットのいずれかを使用します．ただし、1つのベンチマークデータセットを使用することは、タスクを包括的にカバーするものではありません．この論文の目標は、総合的な評価を提供することではなく、簡単なタスクにおいてChatGPTの性能の変動が存在することを示すことです．将来の評価では、より多くのベンチマークを追加し、LLMサービスの振る舞いについての広範な長期的な研究の一環として行います．

Q: GPT-3.5とGPT-4のパフォーマンスと挙動が経年変化する要因は何か？
A: GPT-3.5とGPT-4の性能と振る舞いの変動には、いくつかの要因が寄与しています．まず第一に、モデルのアップデートが影響を与える可能性があります．文脈からは、GPT-3.5とGPT-4が2023年3月と2023年6月のバージョンで評価されていることがわかります．これにより、モデルが時間の経過とともにアップデートされている可能性があります．アップデートによって、モデルのパラメータや学習データが変更され、性能や振る舞いに影響を与えることがあります．

Q: GPT-4（2023年3月）は素数を識別する精度が高かったのに、GPT-4（2023年6月）は同じタスクで成績が悪かった理由を説明できますか？
A: GPT-4（2023年3月）が素数を識別するのに高い精度を持っていたのは、チェーンオブソートの指示に従ってタスクを分解し、各ステップを実行することで正しい答えに到達したからです．しかし、GPT-4（2023年6月）が同じタスクで低いパフォーマンスを示したのは、チェーンオブソートの指示に従わず、タスクを適切に分解せず、ステップごとに実行しなかったためです．これにより、正しい答えに到達することができませんでした．

Q: GPT-4とGPT-3.5が、3月に比べて6月の方が微妙な質問に対する回答意欲が低かったのはなぜか？
A: GPT-4とGPT-3.5が6月には3月に比べて敏感な質問に対してより積極的に回答しなくなった理由は、おそらくGPT-4の6月のアップデートでより強力な安全層が導入されたためであり、一方でGPT-3.5はより保守的ではなくなったためです．

Q: GPT-4とGPT-3.5のコード生成において、3月と比較して6月に見られた具体的なフォーマットミスは何ですか？
A: 6月のGPT-4とGPT-3.5のコード生成において、特定のフォーマットのミスが観察されました．具体的には、6月のバージョンではコードスニペットの前後に余分なトリプルクォートが追加され、さらにいくつかのコメントも生成されました．これらの変更により、コードは実行不可能となりました．

Q: これらの調査結果は、LLMサービスの全体的な質と信頼性にどのような影響を与えるのか、また、継続的なモニタリングの必要性に対処するためにどのような措置が取られているのか．
A: LLMサービスの全体的な品質と信頼性には、これらの調査結果がどのように影響するか、および継続的なモニタリングの必要性に対応するためにどのような対策が取られているかについて説明します．現在の研究では、広く使用されているGPT-4やGPT-3.5などのLLMサービスの長期的な変動を系統的にモニタリングしていないことが明らかになっています．モデルのパフォーマンスの変化をモニタリングすることは、機械学習（ML）サービスを実際の環境に展開する際に重要な要素となっています．[CJE+22]は、さまざまな評価タスクにおける商用ML APIの応答の大規模な長期データセットを提供しており、[CCZZ21]はML APIのパフォーマンス変化を効率的に推定する方法について研究しています．彼らの研究は、感情分析などの単純な分類タスクのためのML APIに主に焦点を当てていますが、この研究では生成型のLLMサービスに焦点を当てています．これらの調査結果は、LLMサービスの品質と信頼性に重要な影響を与える可能性があります．継続的なモニタリングの必要性に対応するために、現在の研究では、アプリケーションに対してここで行っているようなモニタリング分析を実装することを推奨しています．さらなるLLMの変動に関する研究を促進するために、評価データとChatGPTの応答データを公開しています．また、GPT4のようなLLMサービスが時間とともに一貫して「良く」なっているのかという興味深い問いもあります．モデルの一部の側面を改善するためのアップデートが、他の側面の能力を損なっているかどうかを知ることは重要です．

FlashAttention-2: Faster Attention with Better Parallelism and Work Partitioning

著者：Tri Dao
発行日：2023年07月17日
最終更新日：2023年07月17日
URL：http://arxiv.org/pdf/2307.08691v1

カテゴリ：Machine Learning

概要：

長いシーケンス長に対してTransformerをスケーリングすることは、言語モデリングや高解像度の画像理解の性能向上、およびコード、音声、ビデオ生成の新しいアプリケーションの開発を約束する上で、過去数年間の主要な問題でした．アテンション層は、シーケンスの長さに比例してランタイムとメモリが二次的に増加するため、長いシーケンスにスケーリングする際の主なボトルネックです．FlashAttentionは非対称なGPUメモリ階層を利用して、大幅なメモリの節約（二次的ではなく線形的な）とランタイムの高速化（最適化されたベースラインと比較して2-4倍）を実現し、近似を必要としません．しかし、FlashAttentionは最適化された行列乗算（GEMM）演算と比較してまだほとんど速くありません．理論的な最大FLOPs/sの25-40％にしか達していません．効率の悪さは、GPU上の異なるスレッドブロックとワープ間での最適でない作業の分割に起因しており、低い占有率または不必要な共有メモリの読み取り/書き込みが発生しています．これらの問題に対処するために、FlashAttention-2を提案します．具体的には、(1)アルゴリズムを微調整してメモリアクセスの回数を減らし、(2)スレッドブロックとワープ間の作業の分割を改善します．これにより、FlashAttentionに比べて約2倍の高速化が実現され、A100では理論的な最大FLOPs/sの50-73％に達し、GEMM演算の効率に近づきます．また、GPTスタイルのモデルのトレーニングにおいて、FlashAttention-2をエンドツーエンドで使用することで、A100 GPUあたり最大225 TFLOPs/sのトレーニング速度を達成し、モデルのFLOPs利用率は72％になります．

Q&A:

Q: より長いシーケンスへのスケーリングにおける主なボトルネックは何か？
A: 長いシーケンスにスケーリングする際の主なボトルネックは、アテンションレイヤーです．アテンションレイヤーのランタイムとメモリ使用量は、入力シーケンスの長さの二乗に比例して増加します．このため、長いシーケンスに対応するためには、アテンションレイヤーの計算量とメモリ使用量を効率的に管理する必要があります．

Q: FlashAttentionはどのようにGPUのメモリ階層を利用してメモリを節約し、ランタイムを高速化するのですか？
A: FlashAttentionは、GPUのメモリ階層を利用してメモリを節約し、ランタイムを高速化しています．具体的には、FlashAttentionはタイリングと呼ばれる古典的なテクニックを使用して、メモリの入出力を削減しています．これは、(1) HBMからSRAMに入力のブロックを読み込み、(2) そのブロックに対してアテンションを計算し、そして(3) 大きな中間行列SandPをHBMに書き込まずに出力を更新することで実現されます．また、オンラインソフトマックスと呼ばれる手法を使用して、アテンションの計算をブロックに分割し、各ブロックの出力を再スケールすることで正確な結果を得ています．これにより、メモリの入出力を大幅に削減し、メモリの節約とランタイムの高速化を実現しています．

Q: FlashAttentionの効率は、最適化された行列の乗算演算と比較してどうですか？
A: FlashAttentionは最適化された行列乗算（GEMM）操作と比較して効率が低いです．

Q: FlashAttentionのワーク・パーティショニングの問題点は？
A: FlashAttentionにおいて、異なるスレッドブロックとワープ間の作業の分割が最適でないため、低い占有率や不必要な共有メモリの読み書きが発生しています．

Q: FlashAttention-2はワーク・パーティショニングの問題にどのように対処していますか？
A: FlashAttention-2は、異なるスレッドブロックとワープ間の作業の分割を改善することで、問題に対処しています．具体的には、アルゴリズムを調整して非matmul FLOPsの数を減らし、注意の計算を並列化し、スレッドブロックごとにワープ間の通信を減らすために作業を分散させます．これにより、FlashAttentionに比べて約2倍の高速化が実現され、A100 GPUで理論的な最大FLOPs/sの50-73%に達し、GEMM演算の効率に近づきます．

Q: FlashAttention-2はFlashAttentionと比べてどのような点が改良されたのですか？
A: FlashAttention-2はFlashAttentionに比べて改善点があります．具体的には、FlashAttention-2は前方パスで最大スループットの73%、後方パスで最大スループットの63%に達し、2倍の高速化を実現しています．また、GPTスタイルのモデルのトレーニングにおいて、FlashAttention-2は1つのA100 GPUあたり最大225 TFLOPs/sのトレーニング速度を達成しています．

Q: FlashAttention-2は、FlashAttentionと比べてどのようにスピードアップしているのですか？
A: FlashAttention-2は、FlashAttentionに比べてスピードアップを実現しています．具体的には、FlashAttention-2は前方パスで最大スループットの73%、後方パスで最大スループットの63%に達し、理論的な最大スループットの2倍の速度向上を実現しています．また、GPTスタイルのモデルのトレーニングにおいて、FlashAttention-2は1.3倍のスピードアップを達成し、FlashAttentionに比べて2.8倍のスピードアップを達成しています．これにより、A100 GPUごとに最大225 TFLOPs/sのトレーニング速度を実現しています．

Q: FlashAttention-2をGPTスタイルのモデル学習に使用した場合の学習速度は？
A: FlashAttention-2を使用してGPTスタイルのモデルをトレーニングする際に達成されるトレーニング速度は、1.3Bおよび2.7Bのサイズのモデルにおいて、シーケンス長が2kまたは8kの場合にFlashAttentionと比較して1.3倍のスピードアップがあり、FlashAttentionを使用しないベースラインと比較して2.8倍のスピードアップがあります．FlashAttention-2は、A100 GPUごとに最大225 TFLOPs/sのトレーニング速度を達成します．

Q: 本稿で紹介した新手法のコード実装のURLは？
A: この論文で紹介された新しい手法のコード実装のURLは、https://github.com/Dao-AILab/flash-attentionです．

Retentive Network: A Successor to Transformer for Large Language Models

著者：Yutao Sun, Li Dong, Shaohan Huang, Shuming Ma, Yuqing Xia, Jilong Xue, Jianyong Wang, Furu Wei
発行日：2023年07月17日
最終更新日：2023年07月25日
URL：http://arxiv.org/pdf/2307.08621v3

カテゴリ：Computation and Language, Machine Learning

概要：

この研究では、Retentive Network（RetNet）を大規模な言語モデルの基盤アーキテクチャとして提案し、トレーニングの並列化、低コストな推論、優れたパフォーマンスを同時に実現します．まず、再帰と注意の間の関係を理論的に導出します．次に、シーケンスモデリングのための保持メカニズムを提案し、並列、再帰、チャンクごとの再帰の3つの計算パラダイムをサポートします．具体的には、並列表現はトレーニングの並列化を可能にします．再帰表現は、デコーディングのスループット、レイテンシ、およびGPUメモリを犠牲にすることなく、低コストな\( \small O(1) \)の推論を実現します．チャンクごとの再帰表現は、線形の計算量で効率的な長いシーケンスモデリングを可能にし、各チャンクを並列にエンコードしながら再帰的にチャンクを要約します．言語モデリングの実験結果は、RetNetが有利なスケーリング結果、並列トレーニング、低コストな展開、効率的な推論を実現していることを示しています．これらの興味深い特性により、RetNetは大規模な言語モデルにおけるTransformerの強力な後継者となります．コードはhttps://aka.ms/retnetで入手可能です．

Q&A:

Q: 提案されているリテンティブ・ネットワーク（RetNet）アーキテクチャの主な目的は何ですか？
A: 提案されたRetentive Network（RetNet）アーキテクチャの主な目的は、大規模な言語モデルにおいてトレーニングの並列化、低コストの推論、および良好なパフォーマンスを同時に実現することです．具体的には、RetNetは並列表現によってトレーニングの並列化を可能にし、再帰的な表現によって低コストのO(1)推論を実現し、パフォーマンスを犠牲にすることなくデコーディングのスループット、レイテンシ、およびGPUメモリを改善します．また、チャンクごとの再帰的な表現によって線形の計算量で効率的な長いシーケンスモデリングを実現します．

Q: RetNetはどのようにして学習並列性、低コスト推論、優れた性能を同時に実現しているのか？
A: RetNetは、トレーニングの並列化、低コストの推論、および良好なパフォーマンスを同時に実現するために、並列、再帰、およびチャンク単位の再帰的な表現を使用しています．トレーニングの並列化により、RetNetは複数のデバイスやクラスターを使用して高速にトレーニングすることができます．再帰的な表現は、推論のメモリ、速度、およびレイテンシの効率を向上させるために使用されます．また、チャンク単位の再帰的な表現は、線形の計算量で効率的な長いシーケンスのモデリングを可能にします．これらの特性により、RetNetは大規模な言語モデルにおいてTransformerの後継として優れたスケーリング結果、並列トレーニング、低コストの展開、効率的な推論を実現することができます．

Q: RetNetにおける配列モデリングのための保持メカニズムとは何か？また、3つの計算パラダイムをどのようにサポートしているのか？
A: RetNetのシーケンスモデリングのための保持メカニズムは、マルチヘッドアテンションを代替するものであり、並列、再帰、チャンク再帰の3つの計算パラダイムをサポートしています．まず、並列表現は、GPUデバイスを完全に活用するためのトレーニング並列性を可能にします．次に、再帰表現は、メモリと計算の観点から効率的なO(1)の推論を実現します．デプロイメントのコストとレイテンシを大幅に削減することができます．さらに、キーと値のキャッシュのトリックを使用せずに、実装が大幅に簡素化されます．そして、チャンク再帰表現は効率的な長いシーケンスモデリングを行うことができます．ローカルブロックごとに並列にエンコードすることで計算速度を向上させ、グローバルブロックを再帰的にエンコードすることでGPUメモリを節約します．

Q: RetNetの並列表現はどのようにしてトレーニングの並列化を可能にするのか？
A: RetNetの並列表現は、GPUデバイスを完全に活用するためにトレーニング並列性を可能にします．並列表現は、複数のヘッドの注意を代替するために導入された多スケール保持メカニズムを使用しています．このメカニズムにより、トレーニングプロセスを並列化することができます．GPUデバイスは、同時に複数のタスクを処理することができるため、並列表現によってトレーニングの並列性が実現されます．これにより、トレーニングプロセスの効率が向上し、トレーニング時間が短縮されます．

Q: RetNetのリカレント表現は、推論、デコードのスループット、レイテンシ、GPUメモリの点でどのような利点があるのでしょうか？
A: RetNetの再帰的表現は、推論、デコーディングのスループット、レイテンシ、およびGPUメモリの面で以下の利点を提供します．まず、再帰的表現により、低コストのO(1)推論が可能となります．これにより、デコーディングのスループット、レイテンシ、およびGPUメモリが改善されます．また、再帰的表現を使用することで、線形の計算量で効率的な長いシーケンスのモデリングが可能となります．各チャンクは並列にエンコードされ、再帰的にチャンクを要約します．言語モデリングの実験結果は、RetNetがスケーリングの結果、並列トレーニング、低コストの展開、効率的な推論を実現していることを示しています．これらの興味深い特性により、RetNetは大規模な言語モデルにおいてTransformerの強力な後継者となります．

Q: RetNetのチャンク・ワイズ・リカレント表現は、どのようにして線形複雑性を持つ効率的な長シーケンス・モデリングを促進するのか？
A: チャンクごとの再帰的表現は、線形の複雑さで効率的な長いシーケンスモデリングを可能にします．各チャンクは並列にエンコードされ、チャンクを再帰的に要約することで、計算速度を向上させることができます．これにより、長いシーケンスのモデリングにおいても効率的な処理が可能となります．

Q: RetNetでチャンクをリカレントに要約しながら、各チャンクがどのように並列に符号化されるのか説明できますか？
A: RetNetでは、各チャンクは並列にエンコードされながら、チャンクを再帰的に要約します．具体的には、RetNetは多段階の保持メカニズムを導入しています．まず、並列表現では、GPUデバイスを完全に活用するためにトレーニング並列性を強化します．次に、再帰表現では、メモリと計算に関して効率的なO(1)の推論を可能にします．これにより、展開コストとレイテンシを大幅に削減することができます．さらに、キーと値のキャッシュのトリックなしで実装が大幅に簡素化されます．最後に、チャンクごとの再帰的表現では、効率的な長いシーケンスモデリングが可能です．各ローカルブロックを並列にエンコードすることで計算速度が向上し、グローバルブロックを再帰的にエンコードすることでGPUメモリを節約します．

Q: RetNetの良好なスケーリング結果、並列学習、低コスト展開、効率的な推論を実証した言語モデリングの実験結果は？
A: RetNetの言語モデリングの実験結果は、有利なスケーリング結果、並列トレーニング、低コストの展開、効率的な推論を示しています．具体的には、RetNetはTransformerと比較して、スケーリングカーブとコンテキスト学習の両方の面で競争力があります．また、RetNetの推論コストは長さに依存しません．

Q: RetNetのコードはどこからアクセスできますか？
A: RetNetのコードはhttps://aka.ms/retnetで入手できます．

Measuring Faithfulness in Chain-of-Thought Reasoning

著者：Tamera Lanham, Anna Chen, Ansh Radhakrishnan, Benoit Steiner, Carson Denison, Danny Hernandez, Dustin Li, Esin Durmus, Evan Hubinger, Jackson Kernion, Kamilė Lukošiūtė, Karina Nguyen, Newton Cheng, Nicholas Joseph, Nicholas Schiefer, Oliver Rausch, Robin Larson, Sam McCandlish, Sandipan Kundu, Saurav Kadavath, Shannon Yang, Thomas Henighan, Timothy Maxwell, Timothy Telleen-Lawton, Tristan Hume, Zac Hatfield-Dodds, Jared Kaplan, Jan Brauner, Samuel R. Bowman, Ethan Perez
発行日：2023年07月17日
最終更新日：2023年07月17日
URL：http://arxiv.org/pdf/2307.13702v1

カテゴリ：Artificial Intelligence, Computation and Language, Machine Learning

概要：

大規模言語モデル（LLM）は、質問に答える前にステップバイステップの「Chain-of-Thought」（CoT）推論を行うと、より良いパフォーマンスを発揮するが、その推論がモデルの実際の推論（つまり、質問に答えるためのプロセス）の忠実な説明であるかどうかは明確ではない．私たちは、CoTに介入することで（例えば、間違いを追加したり、言い換えたりすることで）、CoT推論がどのように忠実でなくなるかについての仮説を調査する．モデルは、質問に答えを予測する際にCoTにどれだけ依存するかについて、タスクごとに大きなバリエーションを示し、時にはCoTに大きく依存し、他の時には主に無視することがあります．CoTのパフォーマンス向上は、CoTの追加のテスト時の計算だけでなく、CoTの特定の表現を介してエンコードされた情報によるものではないようです．モデルがより大きく、より能力があるようになるにつれて、私たちが研究したほとんどのタスクで、より忠実な推論を行わなくなります．全体的に、私たちの結果は、モデルのサイズやタスクなどの状況が慎重に選ばれた場合、CoTは忠実である可能性があることを示唆しています．

Q&A:

Q: 思考連鎖推論における忠実度を測る目的は何ですか？
A: チェーンオブソートリーディングの忠実さを測定する目的は、モデルの推論の忠実性を評価し、モデルの推論が信頼できるかどうかを判断するためです．この研究では、モデルの推論が真実の推論プロセスを正確に表現しているかどうかを調査し、モデルの推論が現実的な条件下でどのように振る舞うかを明らかにすることを目的としています．具体的には、チェーンオブソートリーディングの忠実性を測定するためのテストを提案し、モデルの推論がどのように変化するかを評価します．これにより、モデルの推論の忠実性を様々なタスクにおいて調査することが可能となります．

Q: 大規模言語モデル(LLM)は、質問に答える前に段階的な「思考の連鎖」(CoT)推論を行う場合、どのようなパフォーマンスを示すのだろうか？
A: 大規模言語モデル（LLM）は、質問に答える前にステップバイステップの「Chain-of-Thought」（CoT）推論を行うと、より良いパフォーマンスを発揮します．しかし、その述べられた推論がモデルの実際の推論（つまり、質問に答えるためのプロセス）と一致しているかどうかは明確ではありません．

Q: CoTの推論がどのように不誠実であるかを理解するために、どのような仮説を調査するのか？
A: CoTの推論が不正確である可能性を理解するためには、どのような仮説が調査されていますか？

Q: ミスの追加や言い換えなど、CoTに介入した場合、モデルの予測はどのように変化するのか？
A: CoTに介入が行われると、モデルの予測はどのように変化するのか、例えば間違いを追加したり、言い換えたりすることで、モデルの予測がどのように変化するかを調査しました．

Q: モデルは、異なるタスク間で答えを予測する際に、CoTをどの程度強く条件付けるかについて、一貫した挙動を示すか？
A: コンテキストには、モデルが回答を予測する際にCoTにどれだけ依存するかの一貫した振る舞いが示されているとは言えません．

Q: CoTのパフォーマンス向上は、テスト時間の計算の追加によるものだけなのでしょうか、それともCoTの特定の言い回しによるものなのでしょうか？
A: CoTのパフォーマンス向上は、追加のテスト時間の計算だけでなく、CoTの具体的な表現からも来ている可能性があります．

Q: CoTの推論の忠実さは、モデルが大きくなり、能力が向上するにつれてどのように変化するのだろうか？
A: モデルの大きさと能力が増すにつれて、CoTの推論の忠実性はどのように変化するかについては、明確な結論が示されていません．

Q: CoTの推論が忠実であることに関する研究の全体的な結果は？
A: 研究の全体的な結果は、CoTの推論の信頼性についての疑問を提起し、LLM生成の推論はモデルの真の推論プロセスと一致しない場合があることを示しています．しかし、研究ではCoTの信頼性の測定テストを提案し、CoTの信頼性の失敗の可能性を排除することを目的としています．これにより、CoTの信頼性を向上させるための方法を見つけることが期待されています．

Q: CoTが忠実であるためには、どのような状況を慎重に選ぶ必要があるのか？
A: CoTが忠実であるためには、慎重に選ばれた状況が必要です．

Learning to Retrieve In-Context Examples for Large Language Models

著者：Liang Wang, Nan Yang, Furu Wei
発行日：2023年07月14日
最終更新日：2023年07月14日
URL：http://arxiv.org/pdf/2307.07164v1

カテゴリ：Computation and Language, Information Retrieval

概要：

大規模言語モデル（LLM）は、コンテキスト内で学習する能力を示し、わずかな入出力の例に基づいてさまざまなタスクを実行することができることが示されています．しかし、コンテキスト内での学習の効果は、選択された例の品質に大きく依存しています．本論文では、LLMのための高品質なコンテキスト内の例を特定できる密なリトリーバーを反復的にトレーニングするための新しいフレームワークを提案しています．我々のフレームワークは、まずLLMのフィードバックに基づいて報酬モデルをトレーニングし、次に知識の蒸留を行ってバイエンコーダーベースの密なリトリーバーをトレーニングします．30のタスクのスイートでの実験は、我々のフレームワークがコンテキスト内の学習のパフォーマンスを大幅に向上させることを示しています．さらに、トレーニング中の未知のタスクへの我々のフレームワークの一般化能力を示しています．詳細な分析により、我々のモデルが類似したパターンの例を取得することによってパフォーマンスを向上させ、その利益が異なるサイズのLLMにわたって一貫していることが明らかになりました．

Q&A:

Q: 本稿で提案するフレームワークの主眼は何か？
A: この論文で提案されたフレームワークの主な焦点は、LLM（Language Model）のフィードバックを活用して、高品質な文脈に即した例を特定できる密なリトリーバーを反復的に訓練することです．提案されたフレームワークは、初期のリトリーバーとLLMのフィードバックに基づいてトレーニングデータを生成し、報酬モデリングを行い、報酬モデルからの知識を蒸留して密なリトリーバーを訓練するという3つのステージからなります．このフレームワークは、ランダムな選択基準と比較して実証的に効果的であることが示されています．そして、LLMのフィードバックを活用して文脈に即した例のリトリーバーを学習することを目指しています．

Q: フレームワークの報酬モデルは、候補例の質をどのように評価するのか？
A: 報酬モデルは、候補例の品質を評価するために、LLMのフィードバックに基づいて報酬モデルを初期的にトレーニングします．報酬モデルは、ソフトラベルを提供し、ヒューリスティックに構築されたワンホットラベルではなく、より情報豊かなソフトラベルを提供する役割を果たします．この報酬モデルは、LLMのフィードバックに基づいて、候補例の品質を評価します．報酬モデルは、最新の密なリトリーバに基づいて新しい候補セットを取得することによって、複数回反復することができます．

Q: バイエンコーダーに基づく高密度レトリーバーのトレーニングにおける知識抽出のプロセスを説明していただけますか？
A: バイエンコーダーベースの密なリトリーバーのトレーニングにおいて、知識蒸留のプロセスは次のように行われます．まず、トップランクの候補から1つの正例(x+, y+)をサンプリングし、ボトムランクの候補からNneg個のハードネガティブ例{(x−i, y−i)}Nnegi=1をサンプリングします．報酬モデルは、(x, y, x+, y+)の連結を入力とし、実数値のスコアs(x, y, x+, y+)を出力します．ハードネガティブについても同様です．報酬モデルは、次のクロスエントロピー損失を最小化するように訓練されます：[L_{reward} = -\log rac{e^{s(x,y,x+,y+)}}{e^{s(x,y,x+,y+)} + \sum_{i=1}^{N_{neg}} e^{s(x,y,x^-,y^-)}}] 重要な点として、報酬モデルは密なリトリーバーに対してのみ監督を提供するため、テスト時には利用されず、グラウンドトゥルースのラベルyにアクセスすることはありません．これは、アドホックリトリーバル設定における再ランカーとの主な違いです．バイエンコーダーベースの密なリトリーバーよりも、報酬モデルは入力間の完全な相互作用を可能にするため、教師モデルとして機能します．

Q: 実験に使用されたタスクは、トレーニング中に見たことがあるものなのか、それとも見たことがないものなのか？
A: 実験で使用されたタスクは、トレーニング中に以前に見たものです．

Q: 類似したパターンを持つ例を検索することで、モデルがどのようにパフォーマンスを向上させるのか、もう少し詳しく教えてください．
A: モデルは、類似したパターンを持つ例を取得することによってパフォーマンスを向上させます．具体的には、フレーズの類似性を計算するために、凍結されたLLMを使用してトップの候補をランク付けします．これにより、テスト例と類似した入力パターンを持つ例が優先的に選択されます．このような例は、モデルが学習する際に有益な情報を提供し、モデルの性能を向上させることができます．

Q: パフォーマンスの向上は、すべてのサイズの大規模言語モデル（LLM）で一貫していたのか？
A: はい、LLMのサイズに関係なく、パフォーマンスの向上は一貫していました．

Q: このフレームワークの将来的な応用や拡張を検討しているものはありますか？
A: 提案されたフレームワークの潜在的な将来の応用や拡張については、文脈に基づいた学習のパフォーマンスを向上させるだけでなく、他のタスクやドメインにも適用できる可能性があります．例えば、このフレームワークを応用して、他の質問応答タスクや情報検索タスクにおいても高いパフォーマンスを発揮することが考えられます．また、このフレームワークを拡張することで、より複雑な文脈や多言語の応用にも対応できる可能性があります．さらに、このフレームワークを他の機械学習モデルやアルゴリズムと組み合わせることで、さらなる性能向上や新たな応用領域の探索が可能となるでしょう．