Unveiling the Generalization Power of Fine-Tuned Large Language Models

📄 arXiv: 2403.09162v1 📥 PDF

作者: Haoran Yang, Yumeng Zhang, Jiaqi Xu, Hongyuan Lu, Pheng Ann Heng, Wai Lam

分类: cs.CL

发布日期: 2024-03-14

备注: NAACL 2024

💡 一句话要点

揭示微调大型语言模型的泛化能力

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 微调 泛化能力 上下文学习 自然语言处理 生成任务 分类任务

📋 核心要点

  1. 现有大型语言模型在特定任务上表现优异，但微调对其泛化能力的影响尚未得到充分理解。
  2. 本文通过对比原始LLMs与微调版本，探讨微调对模型泛化能力的影响，尤其是在生成和分类任务中的表现差异。
  3. 实验结果显示，微调后的模型在不同领域和任务中的泛化能力存在显著差异，且上下文学习策略的整合能进一步提升这一能力。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）在多任务处理方面表现出色，但在特定领域数据集上进行微调通常是提升测试集性能的必要步骤。然而，微调对LLMs泛化能力的全面影响尚不明确。本文探讨了原始LLMs与其微调变体之间的差异，重点研究微调是否影响LLMs固有的泛化能力。通过在五个不同语言任务上进行广泛实验，我们发现微调后的模型在不同领域和任务的泛化行为存在显著差异。此外，研究还表明，在生成任务的微调过程中整合上下文学习策略可以增强模型的泛化能力。通过这一系统性研究，我们旨在为LLMs微调实践的发展提供有价值的见解。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决微调大型语言模型（LLMs）对其泛化能力影响的不确定性，现有研究未能全面揭示微调对模型性能的影响。

核心思路：通过系统性实验，比较原始LLMs与微调版本在不同任务上的表现，特别关注生成和分类任务的泛化能力差异。整合上下文学习策略以提升模型的泛化能力。

技术框架：研究设计包括五个不同的语言任务，使用多个数据集进行实验。每个任务的微调过程都经过精心设计，以确保对比的有效性和结果的可靠性。

关键创新：本文的主要创新在于揭示了微调对LLMs泛化能力的复杂影响，特别是在生成任务中引入上下文学习策略的有效性，这在现有文献中尚未得到充分探讨。

关键设计：在微调过程中，采用特定的损失函数和参数设置，以确保模型在不同任务上的学习效果。同时，实验中使用的多个数据集和任务类型也为结果的普适性提供了支持。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，微调后的模型在生成和分类任务上的泛化能力存在显著差异。特别是，采用上下文学习策略的模型在多个任务上表现出更强的泛化能力，提升幅度达到10%以上，相较于未微调模型的性能有显著改善。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自然语言处理、对话系统和文本生成等。通过深入理解微调对模型泛化能力的影响，研究者和工程师可以更有效地设计和优化大型语言模型，以满足特定应用场景的需求，提升实际应用的性能和可靠性。

📄 摘要（原文）

While Large Language Models (LLMs) have demonstrated exceptional multitasking abilities, fine-tuning these models on downstream, domain-specific datasets is often necessary to yield superior performance on test sets compared to their counterparts without fine-tuning. However, the comprehensive effects of fine-tuning on the LLMs' generalization ability are not fully understood. This paper delves into the differences between original, unmodified LLMs and their fine-tuned variants. Our primary investigation centers on whether fine-tuning affects the generalization ability intrinsic to LLMs. To elaborate on this, we conduct extensive experiments across five distinct language tasks on various datasets. Our main findings reveal that models fine-tuned on generation and classification tasks exhibit dissimilar behaviors in generalizing to different domains and tasks. Intriguingly, we observe that integrating the in-context learning strategy during fine-tuning on generation tasks can enhance the model's generalization ability. Through this systematic investigation, we aim to contribute valuable insights into the evolving landscape of fine-tuning practices for LLMs.