henry 發(fā)自 凹非寺
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訓練大模型時，有時讓它“記性差一點”，反而更聰明！

大語言模型如果不加約束，很容易把訓練數(shù)據(jù)原封不動地復刻出來。為解決這個問題，來自馬里蘭大學、圖賓根大學和馬普所的研究團隊提出了一個新方法——金魚損失（Goldfish Loss）

顧名思義，金魚損失就是讓模型像金魚一樣，不去死記每一個細節(jié)，而是在損失函數(shù)計算時隨機剔除一小部分token。

由此，模型不再逐字記住訓練集內(nèi)容，但仍能學會語言規(guī)律。

實驗顯示，LLaMA-2在使用金魚損失后：

• 記憶化內(nèi)容顯著減少：模型不再復現(xiàn)訓練數(shù)據(jù)
• 下游任務(wù)性能幾乎不受影響：仍然能流暢生成文本

用網(wǎng)友的精辟評論概括就是：dropout，但損失函數(shù)！

在梯度計算中隨機屏蔽部分token

金魚損失的核心理念非常簡單，就是在模型訓練過程中隨機剔除一部分訓練文本中的tokens，使其不參與損失計算。

這樣一來，當模型在推理階段遇到這些位置時，就只能“猜測”，而不是逐字逐句復現(xiàn)訓練數(shù)據(jù)的完整序列。

此外，為了保證被剔除token的一致性，研究人員設(shè)計了一種基于哈希（hashing）的掩碼策略。

那么，這和同樣是防止模型背會的正則化方法有什么不同呢？

Dropout這樣的正則化方法為例，它通過在訓練時“加噪聲”來防止模型過度依賴某些參數(shù)，從而提高模型舉一反三的能力。

但這樣做的問題在于：如果只是隨機丟token，那么，每次看到同一段落時，丟掉的地方不一樣，模型累計幾次就能拼湊出完整段落。

所以，說到底，模型還是靠死記硬背，記住了答案。

相比之下，金魚損失則用哈希掩碼確保每次遇到同一段落，掩蓋位置都一樣，這就從根本上阻止了模型復現(xiàn)完整訓練文本。

接下來，我們來看金魚損失具體是怎么做的。

在傳統(tǒng)的next-token prediction中，模型以序列中的下一個真實token作為目標，輸出預測分布，并基于該分布計算交叉熵損失。

在金魚損失下，模型雖然也在前向傳播中預測序列里下一個 token。但在計算損失時，會以一定的概率將某些位置的token從損失計算里“抹掉”。

也就是說，有些真實的下一個token不會作為目標來訓練。

在這里，研究人員采用了簡單的靜態(tài)掩碼（static mask），剔除每序列中的第4個token。

更進一步，為了確保模型不會從其他地方學到被掩碼的數(shù)據(jù)（例如不同的文檔會在不同的網(wǎng)頁中反復出現(xiàn)），研究團隊還提出了一種局部化哈希掩碼（localized hashed mask），使得當相同的前h個token出現(xiàn)時，掩蓋模式是相同的（可重復）。

實驗測試與結(jié)果

為了驗證金魚損失確實能防止記憶化，研究團隊設(shè)計了兩種實驗場景：

一種是極端場景，通過對少量樣本進行多個訓練周期（即重復）來強烈促使記憶化；

另一種是標準場景，模擬現(xiàn)實模型訓練中使用的批次處理方式 。

同時，為了評估模型的記憶化程度，研究采用了以下指標：

• RougeL得分：該指標衡量最長公共（非連續(xù)）子序列的長度 。得分為1.0表示完美記憶 。
• 精確匹配率（Exact Match）：該指標衡量正確預測的序列占真實序列的百分比.

實驗表明，在極端場景下，標準訓練導致模型逐字記憶了100篇文章中的84篇，而金魚損失沒有記憶任何文章

（注：實驗讓LLaMA-2-7B在《哈利·波特》第一章或100篇維基百科文檔上進一步訓練了100個epoch）

此外，在標準訓練場景下，金魚損失也明顯減少了模型逐字復現(xiàn)訓練語料庫中目標序列的情況。

但這里可能有個直覺式的反應(yīng)——如果讓模型“隨機漏學”一些token，它的能力會不會也隨之降低呢？

對此，研究人員進行了測試：研究表明，金魚損失模型、標準損失模型和對照模型之間的總體性能沒有系統(tǒng)性差異。

需要注意的是，金魚損失的核心在于忽略部分token的梯度計算。因此，為了學到足夠的語言模式，模型必須通過更多數(shù)據(jù)來補償這些空缺，這可能導致計算效率的下降。

[1]https://arxiv.org/pdf/2406.10209