CEM: A Data-Efficient Method for Large Language Models to Continue Evolving From Mistakes

📄 arXiv: 2404.08707v7 📥 PDF

作者: Haokun Zhao, Haixia Han, Jie Shi, Chengyu Du, Jiaqing Liang, Yanghua Xiao

分类: cs.LG, cs.AI, cs.CL

发布日期: 2024-04-11 (更新: 2024-12-16)

💡 一句话要点

提出CEM方法以解决大语言模型持续学习中的数据效率问题

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

关键词: 持续学习 大型语言模型 数据效率 知识更新 问答系统 模型优化

📋 核心要点

  1. 现有的持续学习方法在收集足够的预训练数据和有效弥补知识差距方面面临重大挑战。
  2. CEM方法通过总结错误的策略，提出了一种数据高效的方式来收集CPT数据并提升LLMs性能。
  3. 实验结果显示，CEM在多个模型的领域内和领域外问答任务上显著提升了性能，最高提升达29.63%。

📝 摘要（中文）

随着世界知识的进步和新任务模式的出现，持续学习（CL）对于保持大型语言模型（LLMs）的时效性和解决其不足变得至关重要。传统方法通常依赖于持续指令调优（CIT）和持续预训练（CPT），但收集足够的CPT数据和有效弥补知识差距仍然是重大挑战。本文提出了继续从错误中演变（CEM）方法，这是一种数据高效的策略，旨在通过迭代评估和补充与错误相关的知识来收集CPT数据并持续提升LLMs的性能。实验表明，CEM显著提高了多个模型在领域内和领域外问答任务上的表现，提升幅度可达29.63%。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大型语言模型在持续学习过程中面临的数据效率不足和知识更新滞后的问题。现有方法在收集足够的预训练数据和有效弥补知识差距方面存在显著挑战。

核心思路：CEM方法的核心思想是通过总结模型在任务中犯下的错误，迭代性地收集与错误相关的知识，从而提高模型的学习效率和适应能力。

技术框架：CEM方法结合了持续指令调优（CIT）和持续预训练（CPT），形成一个新的训练范式。该框架包括数据收集、错误分析、知识补充和模型更新等主要模块。

关键创新：CEM的主要创新在于其数据高效性，通过聚焦于模型错误的总结与学习，显著减少了对大量预训练数据的需求，与传统方法相比具有本质区别。

关键设计：在CEM中，关键设计包括错误总结机制、知识补充策略以及损失函数的优化，以确保模型在学习新知识时不会遗忘已有知识。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，CEM方法在多个模型的问答任务上表现优异，尤其在领域外任务中，性能提升幅度高达29.63%。这一结果显著优于传统的持续学习方法，展示了CEM在数据效率和模型性能上的优势。

🎯 应用场景

CEM方法在多个领域具有广泛的应用潜力，尤其是在需要持续更新知识的智能问答系统、对话系统和个性化推荐等场景中。其高效的数据利用方式能够显著提升模型的适应能力和用户体验，未来可能在教育、医疗和金融等行业中发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

As world knowledge advances and new task schemas emerge, Continual Learning (CL) becomes essential for keeping Large Language Models (LLMs) current and addressing their shortcomings. This process typically involves continual instruction tuning (CIT) and continual pre-training (CPT) to enable these models to adapt to novel tasks and acquire critical knowledge. However, collecting sufficient CPT data and efficiently bridging knowledge gaps remain significant challenges. Inspired by the 'summarizing mistakes' strategy, we propose the Continue Evolving from Mistakes (CEM) method, a data-efficient approach aiming to collect CPT data and continually improve LLMs' performance through iterative evaluation and supplementation with mistake-relevant knowledge. To further optimize data usage and mitigate forgetting, we introduce a novel training paradigm that combines CIT and CPT. Experiments show that CEM substantially enhances multiple models' performance on both in-domain and out-of-domain QA tasks, achieving gains of up to 29.63%. Code and datasets are available on https://anonymous.4open.science/r/cem-BB25.