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大模型增量预训练新技巧-解决灾难性遗忘

大模型增量预训练新技巧-解决灾难性遗忘

8月前


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转载自 | NLP工作站
作者 | 刘聪NLP

目前不少开源模型在通用领域具有不错的效果,但由于缺乏领域数据,往往在一些垂直领域中表现不理想,这时就需要增量预训练和微调等方法来提高模型的领域能力。

但在领域数据增量预训练或微调时,很容易出现灾难性遗忘现象,也就是学会了垂直领域知识,但忘记了通用领域知识,之前介绍过增量预训练以及领域大模型训练技巧,详见:

今天给大家带来一篇增量预训练方法-Llama-Pro,对LLMs进行Transformer块扩展后,增量预训练过程中仅对新增块进行训练,有效地进行模型知识注入,并且极大程度地避免灾难性遗忘。

LLaMA Pro: Progressive LLaMA with Block Expansion

LLaMA Pro: Progressive LLaMA with Block Expansion
Paper: https://arxiv.org/abs/2401.02415
Github: https://github.com/TencentARC/LLaMA-Pro

块扩展方法

块扩展,顾名思义,就是在原始模型中每个Transformer块或者某几个Transformer块后增加一个Transformer块,但为了保持扩展后的模型输出保持不变,需要增加的块为恒等块(输入输出相同),如下图所示。

在构建恒等块过程中,主要是将多头注意力层和FFN层中的最后一个线性层(Linear)权重置为0变成Zero-Linear,即可保持经过该块的输入输出一致。

PS:论文附录A中写了大段的推导公式来证明,在此不做过多介绍。

块的增加方式是,对原始模型的L个Transformer块分成N组,每组中包含M=L/N个Transformer块,对于每组后添加P个恒等块。代码实现具体如下:
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_path, torch_dtype=torch.float16)
ckpt = model.state_dict()

# original_layers是模型原始层数,layers是模型最后达到层数
split = int(original_layers / (layers - original_layers))

layer_cnt = 0

output = {}
for i in range(original_layers):
    for k in ckpt:
        if ('layers.' + str(i) + '.'in k:
            output[k.replace(('layers.' + str(i) + '.'), ('layers.' + str(layer_cnt) + '.'))] = ckpt[k]
    layer_cnt += 1
    if (i+1) % split == 0:
        for k in ckpt:
            if ('layers.' + str(i) + '.'in k:
                if 'down_proj' in k or 'o_proj' in k:
                    output[k.replace(('layers.' + str(i) + '.'), ('layers.' + str(layer_cnt) + '.'))] = torch.zeros_like(ckpt[k])
                else:
                    output[k.replace(('layers.' + str(i) + '.'), ('layers.' + str(layer_cnt) + '.'))] = ckpt[k]
        layer_cnt += 1
    
assert layer_cnt==layers
for k in ckpt:
    if not 'layers' in k:
        output[k] = ckpt[k]

torch.save(output, output_path)

实验细节

数据由代码和数学组成,其中代码数据采用The-Stack-Dedup数据集中Python语言部分共22B Token,数学数据采用Proof-Pile-2数据集中AlgebraicStack、OpenWebMath和ArXiv部分共55B,详细如下表所示。
数据分布
基础模型为LLaMA2-7B模型,通过块扩展方法将32层模型扩展到40层,其中 P=1,M=4,N=8,每个组从4个Transformer块扩展到5个Transformer块。
对于代码和数学数据进行增量预训练,批量大小为1024,序列最大长度为4096,预热比率为6%,学习率为2e-4,采用余弦学习率调度器,BF16混合精度训练,权重衰减为0.1。使用16个NVIDIA H800 GPU进行了15900个步骤的训练,大约耗费2830个GPU/小时。
在ARC、HellaSwag、MMLU、TruthfulQA、Winogrande、GSM8K、GSM8K-PoT、HumanEval、MBPP等多个评测数据集中进行评测,可以看出,在保持通用任务能力不下降的情况下,数学和代码能力较原始LLaMA2-7B模型有很大提升。

讨论分析

对比块扩展方法与正常训练和Lora方法之间的区别,采用TRACE基准利用总体性能(OP)和逆向转移(BWT)指标进行评估。,如下表所示,块扩展方法整体提升较大。
对比块个数对块扩展方法的影响,进行了不同个数块的实验,并且对比了MoE的方法,训练损失如下,MoE方法的损失下降程度与添加四个块相当。
在代码和法律(16.7B)领域数据下进行增量预训练,在通用任务以及领域任务上比较不同个数块之间的差异,同时比较扩展块全部添加到模型底部或顶部之间的差别,如下所示。可以发现块个数为8时效果最佳,并且不能直接将扩展块全部堆积在头部或尾部,需要分开插入。

写在最后

该方法主要通过增加恒定块扩展模型层数,使模型在增量训练过程中仅训练新增层、冻结原始层,保持模型原有能力,防止模型出现灾难性遗忘现象。
但有两点存疑:
  • 目前来说mistral要好于llama,为啥不用mistral进行实验
  • 不用恒定块,性能会差多少

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    来源:机器学习算法与自然语言处理

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