چالش جدید در توسعه مدل‌های زبانی بزرگ: آیا افزایش داده‌های پیش‌تمرین همیشه به بهبود عملکرد مدل‌ها منجر می‌شود؟
یک مطالعه دانشگاهی جدید به یکی از فرضیات اصلی مربوط به توسعه مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) پرداخته و هشدار داده است که افزایش داده‌های پیش‌تمرین ممکن است همیشه به بهبود مدل‌ها منجر نشود. پژوهشگران از مؤسسات برجسته علوم کامپیوتر در سراسر جهان، از جمله دانشگاه‌های کارنگی ملون، استنفورد، هاروارد و پرینستون، مفهوم جدیدی به نام “بیش‌تمرینی فاجعه‌بار” (Catastrophic Overtraining) را معرفی کرده‌اند. این مفهوم نشان می‌دهد که افزایش بیش از حد پیش‌تمرین می‌تواند مدل‌های زبانی را سخت‌تر قابل تنظیم کند و در نهایت عملکرد آن‌ها را کاهش دهد.
یافته‌های اصلی پژوهش
مطالعه‌ای که تحت عنوان “مدل‌های زبانی بیش‌تمرین شده سخت‌تر تنظیم می‌شوند” در پلتفرم arXiv منتشر شده و توسط جیکوب میچل اسپرینگر هدایت شده است، با همکاری پژوهشگرانی از مؤسسات معتبر جهان نظیر سچین گویال، کاییو ون، تانیشق کومار، شیانگ یو، سادیکا مالادی، گرهام نوبیگ و آدیتی راگوناثان انجام شده است.
این تحقیقات نشان‌دهنده یک روند غیرمنتظره در توسعه مدل‌های زبانی بزرگ است. در حالی که این مدل‌ها از داده‌های گسترده‌ای برای پیش‌تمرین استفاده می‌کنند—داده‌هایی که از منابع آنلاین استخراج یا مجوزدار شده‌اند—افزایش بیش از حد تعداد داده‌های پیش‌تمرین ممکن است باعث کاهش کارایی مدل‌ها در تنظیمات خاص شود.
آزمایش‌های انجام‌شده: چالش پیش‌تمرین طولانی‌تر
در این مطالعه، پژوهشگران دو نسخه از مدل بازمتن OLMo-1B را با داده‌های پیش‌تمرین مختلف مورد بررسی قرار دادند: یکی با 2.3 تریلیون توکن و دیگری با 3 تریلیون توکن. علی‌رغم اینکه نسخه دوم با 30% داده بیشتری آموزش دیده بود، عملکرد آن پس از تنظیمات آموزشی کمتر بود. در آزمون‌های استاندارد، مدل با 3 تریلیون توکن در برخی موارد تا 2 تا 3 درصد عملکرد ضعیف‌تری را نسبت به نسخه‌ای با 2.3 تریلیون توکن نشان داد.
چرا بیش‌تمرینی به افت عملکرد منجر می‌شود؟
پژوهشگران در این مطالعه توضیح داده‌اند که “بیش‌تمرینی فاجعه‌بار” به دلیل افزایش حساسیت تدریجی درپارامترهای مدل رخ می‌دهد. زمانی که مدل‌ها تحت پیش‌تمرین طولانی‌مدت قرار می‌گیرند، پارامترهای آن‌ها نسبت به تغییرات حساس‌تر می‌شوند. این حساسیت ساختاری، آن‌ها را در برابر تغییرات پس از تمرین مانند تنظیمات دستورالعملی، تطبیق برای وظایف چندرسانه‌ای، و حتی تغییرات جزئی مثل پارازیت‌های گاوسی آسیب‌پذیرتر می‌کند.
یکی از نتایج اصلی این پژوهش نشان داده است که از یک نقطه معین در پیش‌تمرین، افزایش داده‌ها نه تنها بازده کاهش‌تری به همراه دارد، بلکه می‌تواند پیامدهای منفی مانند فراموشی قابلیت‌های اولیه مدل را نیز ایجاد کند.
تأثیر بر طراحی و توسعه مدل‌های زبانی بزرگ
این مطالعه به‌طور بنیادی فرضیه رایج در صنعت هوش مصنوعی که “همیشه داده‌های بیشتر بهتر است” را به چالش کشیده است. یافته‌ها نشان می‌دهند که به جای تمرکز صرف بر افزایش داده‌های پیش‌تمرین، سازمان‌ها باید به دقت اثرات آن بر تنظیمات پس از تمرین را ارزیابی کنند.
در عمل، راهکارهایی همچون تنظیم نرخ‌های یادگیری در تنظیمات پس از تمرین یا استفاده از روش‌های منظم‌سازی ممکن است به کاهش اثرات بیش‌تمرینی کمک کند، اما نمی‌تواند به طور کامل جلوی وقوع آن را بگیرد. این اهمیت ارزیابی استراتژی‌های جدید برای حفظ کارایی مدل‌های زبانی را برجسته می‌کند.
پیامدهای صنعتی: از پژوهش تا تولید
برای شرکت‌هایی که از مدل‌های زبانی بزرگ برای بهبود جریان‌های کاری یا نتایج سازمانی استفاده می‌کنند، این پژوهش می‌تواند راهنمایی مهمی ارائه دهد. به نظر می‌رسد که استفاده از مدل‌هایی با پارامترهای کمتر و داده‌های پیش‌تمرین محدودتر منجر به تولید مدل‌هایی قابل اعتمادتر برای تنظیمات صنعتی و کاربردی می‌شود.
پژوهشگران همچنین تأکید کرده‌اند که نیاز به تحقیقات بیشتر برای فهم عوامل مؤثر بر بیش‌تمرینی فاجعه‌بار وجود دارد. از جمله سوالات باز می‌توان به تأثیر بهینه‌سازهای پیش‌تمرین، اهداف آموزشی، یا توزیع داده‌ها بر شدت این پدیده اشاره کرد.
نتیجه‌گیری
با ادامه تلاش‌ها برای توسعه مدل‌های زبانی بزرگ‌تر و قدرتمندتر، این پژوهش نشان می‌دهد که توازن میان مدت زمان پیش‌تمرین و تناسب پس از تمرین برای دستیابی به بهترین نتایج ضروری است. همچنین، تأثیر مستقیم این مطالعه ممکن است استراتژی‌های تخصیص منابع در توسعه مدل‌های هوش مصنوعی را تغییر دهد و تمرکز بیشتری بر بهینه‌سازی عملکرد پس از تمرین را ایجاد کند.
سایت بینا ویرا به ارائه اخبار تخصصی در دنیای هوش مصنوعی و فناوری اطلاعات می‌پردازد. با دنبال کردن ما، به‌روزترین تحلیل‌ها و گزارش‌ها از پیشرفت‌های علمی و کاربردی دست خواهید یافت.