【LIMA】英語解説を日本語で読む【2023年5月25日｜@WorldofAI】
65兆パラメータの「LIMA: Less Is More for Alignment」という画期的なモデルの解説です。このモデルは、無監督の事前トレーニングと教師あり損失アプローチによる微調整を通じて、特定の応答形式を理解し遵守する驚異的なパフォーマンスを実現しています。
公開日：2023年5月25日
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Hey, what is up guys?
やあ、みんなどうしたんだい？
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In today's video, I'm going to be showcasing Meta AI's new project, which is called Lima, and it stands for Less is More for Alignment.
今日のビデオでは、Meta AIの新プロジェクトであるリマを紹介します。それは「Less is More for Alignment」の略で、アラインメントにとって少なければ少ないほど良いという意味です。
Now, this is quite groundbreaking, and this is something that I'm going to be showcasing as it's quite innovative in the term of how they're able to train its language model.
このプロジェクトは非常に画期的で、言語モデルをどのように学習させるかという点で、非常に革新的なので紹介することにしました。
Now, what they've done is that they presented a detailed analysis of language model with Lima, and this is specifically focusing on large-scale models.
Limaを使った言語モデルの詳細な分析を行い、特に大規模モデルに焦点をあてています。
These models typically undergo two stages of training.
これらのモデルは通常、2段階のトレーニングを受けます。
Firstly, is the unsupervised pre-training, and secondly is the fine-tuning with reinforcement learning to better align them with specific tasks and user preferences.
1つ目は教師なしでの事前学習、2つ目は強化学習による微調整で、特定のタスクやユーザーの好みに合わせてよりよく調整することです。
Now, what the authors have done for this actual paper is to aim to determine the relative importance of these two stages by training a 65 billion parameter language model, which is called Lima.
この論文で著者たちが行ったのは、Limaと呼ばれる650億パラメータの言語モデルを訓練することで、この2つの段階の相対的な重要性を判断することです。
And this is something that is going to be released very shortly, and this is through Meta AI.
これは、Meta AIを通じて、まもなくリリースされる予定です。
Now, Lima is actually fine-tuned for only using a thousand carefully selected prompts and responses, and this is something that we haven't seen, as it's something that has been trained without any reinforcement learning or human preferences in terms of its modeling.
今、リマは、1000個の慎重に選ばれたプロンプトとレスポンスを使用してのみ微調整されており、これは我々が見てこなかったもので、それは強化学習や人間の好みを考慮せずに訓練されたものです。
Now, if you compare this to other types of models, you aren't able to see this type of approach in terms of its training sets, and this is why I really wanted to showcase this project, as it's quite remarkable in the terms of how it was able to actually innovate its model and its data set.
これを他のタイプのモデルと比較すると、その訓練セットのアプローチをこのように見ることはできません。これが私がこのプロジェクトを紹介したい理由であり、それがどのようにモデルとデータセットを革新できたかという点で非常に注目すべきです。
And this is something that we're going to be taking a look in today's video as we're going to go over certain things about what Lima is, as well as how it's able to achieve this.
そして、これは我々が今日のビデオで見ていくことで、リマが何であり、どのようにこれを達成することができるかについていくつかのことを説明します。
So with that thought, guys, before we actually get into the video, I just want to put some emphasis on my donor page.
ということで、ビデオに入る前に、私のドナーのページについて少し触れておきたいと思います。
I just want to say thank you guys so much from the bottom of my heart.
心の底からありがとうと言いたい。
I really, really, really appreciate it and like for the support you guys have been giving me and the love.
本当に、本当に、本当に、本当にありがとうございます。
It really means so much to me, and I promise you that I'm gonna continuously work hard to make sure that you guys are able to get the best content and the best value.
そして、皆さんが最高のコンテンツと最高の価値を手に入れられるよう、これからも努力し続けることを約束します。
So I really, really appreciate it from the bottom of my heart.
本当に、心から感謝しています。
Um, I promise you guys I'm gonna keep working my hardest to make sure that you guys are able to benefit from this channel.
このチャンネルから皆さんが利益を得られるように、これからも一生懸命頑張ることを約束します。
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Like this video as it'll definitely help the algorithm out, and if you guys haven't seen my previous videos, I would highly recommend that you do so as there's a lot of content that you'll definitely benefit from.
このビデオをいいねして、アルゴリズムを助けてください。また、私の以前のビデオをまだ見ていない方は、非常に有益な内容がたくさんあるので、ぜひ見てみてください。
And with that thought, let's get right into the video.
ということで、さっそくビデオに入りましょう。
So, guys, as I talked about, Lima was fine-tuned to only use a thousand carefully selected prompts.
さて、皆さん、先ほどお話ししたように、Limaは厳選された1000個のプロンプトしか使わないように微調整されています。
Now, the model is not actually provided with explicit instruction but is trained with the standard supervised loss.
このモデルには明示的な指導は行わず、標準的な教師付き損失で学習させました。
Now, surprisingly, Lima demonstrates strong performances, showcasing its ability to understand and follow specific response formats using only a handful of examples from its training data, which is quite remarkable as it only has a thousand specifically selected prompts and responses, and it's able to do such a wide variety of different things with its data set.
驚くことに、リマはその能力を見せつけ、訓練データの一握りの例だけを使用して特定の応答フォーマットを理解し、追従する強力なパフォーマンスを示します。これは非常に注目すべきことで、特定のプロンプトとレスポンスを1000個選び、そのデータセットで多様なことを行うことができます。
Now, the training prompts cover a wide range of different tasks, including planning trip itineraries and speculating about alternative history.
トレーニング用のプロンプトは、旅行の日程計画や代替史の推測など、さまざまなタスクに対応しています。
These are some of the examples of what you can actually do with this training dataset, and it just basically demonstrates that the model is quite versatile in terms of its, uh, like responses as well as how it's able to depict different types of generation.
これらは、このトレーニングデータセットで実際にできることの一例です。このモデルは、その応答や、さまざまなタイプの世代を描くことができるという点で、非常に多才であることを基本的に示しています。
And it basically quickly shows that it exhibits good generalization in terms of its capabilities and performs well on unseen tasks that are not present in the actual training data.
そして、このモデルは、その能力において優れた一般化を示し、実際のトレーニングデータには存在しない未知のタスクに対しても優れた性能を発揮することを、基本的にすぐに示しています。
Now, what they've actually done to evaluate Lima's performance is by taking a controlled human study that was actually conducted.
さて、Limaの性能を評価するために彼らが実際に行ったのは、コントロールされた人間による研究です。
And what the study had done is that it showed that the responses that were generated from Lima, when compared to GPT-4, Bard, and Da Vinci, showed that the actual results of Lima were quite, like in some cases, they were actually equivalent, but in some other cases, they were actually preferred over GPT-4.
そして、この研究が行ったことは、リマから生成されたレスポンスがGPT-4、バード、ダヴィンチと比較されたとき、リマの実際の結果が、一部のケースでは実際に等価であり、他のケースではGPT-4を上回ることが好まれたということを示しています。
And actually, the comparison with GPT-4 got 43% of its cases to be preferred over.
GPT-4との比較では、43％の症例でGPT-4が優先されたのです。
Now, when it was compared to Bard, this actual percentage was increased to 58%, and this percentage basically refers to the preference over Bard when comparing it to Lima.
バードと比較したとき、この実際のパーセンテージは58％に上がりました。そして、このパーセンテージは基本的に、リマと比較したときのバードに対する好みを指しています。
And it actually received a 65% increase when it was compared to Da Vinci.
また、ダ・ヴィンチと比較した場合、65％増となりました。
And it basically shows that it's able to be on par with these models, but in certain cases, it's actually even preferred over these models.
つまり、これらのモデルと同等でありながら、場合によっては、これらのモデルよりも好まれていることがわかります。
Now, based on these findings, what the authors of this actual project were able to find and suggest is that on the vast majority of the knowledge and language models it was able to acquire during the unsupervised pre-training stage, what it found was that the fine-tuning with the limited amount of instruction data is actually sufficient to teach the model to produce high-quality outputs.
これらの結果に基づき、このプロジェクトの著者が見つけ、提案することができたのは、知識と言語モデルの大半で、非監督の事前学習段階で獲得できたことは、限られた量の指示データでの微調整が実際には高品質の出力を生み出すモデルを教えるのに十分であるということでした。
And it shows that it's able to work on unseen tasks that are not actually present in the training data, which highlights the importance of pre-training and enabling the model to learn general purposes, which represents and performs well across various different tasks.
そして、それは訓練データに実際には存在しない未見のタスクを処理できることを示しており、これはモデルが一般的な目的を学び、さまざまなタスクでよく表現し、パフォーマンスを発揮することの重要性を強調しています。
Now, this is quite remarkable as what they've been able to do, and I just want to say it's a huge props to Meta as well as the researchers of this project for what they've been able to do and accomplish.
これは非常に驚くべきことで、彼らができたこと、そして私はただ、これを達成したプロジェクトの研究者たちとメタに大いなる賛辞を送りたいと思います。
I want to take a look at this actual table over here.
ここで、実際の表を見てみたいと思います。
As in this paper, it provides a breakdown of the sources of the training prompts.
この論文にあるように、トレーニングプロンプトのソースの内訳を示したものです。
We see these are some of the inputs of the training prompts that were used to create the datasets, as well as the test prompts that were used in the study.
これは、データセットを作成するために使用されたトレーニングプロンプトと、研究に使用されたテストプロンプトの入力の一部であることがわかります。
Now, the total training data consists of approximately 75 or 750k tokens, and it was just distributed across a thousand sequences.
トレーニングデータは、約75～750kトークンで、1000個のシーケンスに分散して配置されています。
Now, what the table actually provides is a summary of the data that was used to train the language model Lima, and it also includes where it was specifically exported and split in terms of its tokenization and where it was distributed across the thousand sequences.
この表が提供するのは、言語モデルリマの訓練に使用されたデータの概要であり、それはどこで具体的にエクスポートされ、トークン化の観点で分割され、どこで1000のシーケンスに分散されたかも含まれています。
Now, the authors actually described that collection process from three different community question and answer websites.
さて、著者は実際に3つの異なるコミュニティの質問と回答のウェブサイトからその収集プロセスを記述しています。
We can see that in the actual table over here.
実際の表で確認できます。
It focused on Stack Exchange, WikiHow, as well as PushShift, which utilized Reddit datasets.
Stack Exchange、WikiHow、そしてRedditのデータセットを利用したPushShiftに焦点をあてています。
Now, I'm going to be explaining a little bit more of what these different types of data collection sites are.
では、これらの異なるタイプのデータ収集サイトがどのようなものなのか、もう少し詳しく説明したいと思います。
Now, the data collected from Stack Exchange, as well as WikiHow, was found to be more well-aligned with the actual desired behavior of a helpful AI agent.
Stack ExchangeとWikiHowから収集されたデータは、役に立つAIエージェントが実際に望む行動と、よりよく一致していることがわかりました。
Now, these websites typically provide informative and helpful answers to user questions.
これらのウェブサイトは、通常、ユーザーの質問に対して有益で役立つ回答を提供しています。
Now, as a result of this, what the researchers were actually able to do is that they were able to mine the data automatically from these sources, meaning that they are able to extract the prompts and responses without much manual intervention.
この結果、研究者たちは、これらのソースから自動的にデータをマイニングすることができました。つまり、手動であまり介入することなく、プロンプトと応答を抽出することができたのです。
Now, on the other hand, you have Pushshift Reddit dataset, and it contains highly uploaded answers from Reddit, which are often characterized for its humor, obviously, or if it's something like that is Uprising in the Reddit threads, you're going to see a lot of upwards for it.
一方で、Pushshift Redditデータセットがあります。これはRedditからの高くアップロードされた回答を含んでおり、それはそのユーモラスさ、明らかに、またはRedditのスレッドで上昇しているような何かがあれば、それに対して多くの上向きのものを見るでしょう。
Now, these types of results/responses do not actually align well with the desired behavior of a helpful AI bot.
このような結果や反応は、実は、役に立つAIボットの望ましい行動とはあまり一致しないのです。
So, as a result, what they've done is that they curated their appropriate responses from the dataset, which required a more manual approach in selection to be added to its dataset.
そこで、結果として、彼らが行ったことは、そのデータセットに追加されるために選択においてより手動的なアプローチを必要とする、データセットから彼らの適切な応答をキュレーションすることです。
And this is one of the things that they talked about in terms of its Community question answering, as to show you how they're able to collect their dataset.
これは、コミュニティでの質問応答について、彼らがどのようにデータセットを収集しているのかを示すために話してくれたことのひとつです。
Let's focus on the next step and how they were able to actually train Lima.
では、次のステップとして、実際にLimaをどのように学習させたかに焦点を当てましょう。
Now, to train Lima, what the researchers were able to do is they were able to specifically follow a protocol, and they began with LLaMA 65 billion model.
Limaを訓練するために、研究者たちはあるプロトコルに沿って、LLaMA 650億モデルから始めました。
And what they've done is that they performed a fine-tuning using their alignment training set, which only consisted of a thousand examples.
そして、1000例しかないアライメント・トレーニングセットを使って、ファインチューニングを行ったのです。
Now, in order to distinguish between the different speakers, such as a user as well as an AI assistant, what they were able to do is they created a special token called the end-to-turn token.
さて、ユーザーとAIアシスタントのような異なる話者を区別するために、彼らはend-to-turnトークンと呼ばれる特別なトークンを作成しました。
And this token was placed at the end of each utterance in the training data.
このトークンは、訓練データの各発話の末尾に配置されました。
Now, while serving a similar purpose as an end-of-sequence type of token, which used an indication of an end of a text generation, what the EOT token was actually able to do is it was specifically able to introduce to avoid any confusion or overlap when the existing meaning of EOS token was actually used in the pre-training model.
これは、テキスト生成の終了を示す指標として用いられるシーケンス終了型のトークンと同様の目的を果たす一方で、EOTトークンが実際にできたことは、EOSトークンの既存の意味が事前学習モデルで実際に使用されたときに、混乱や重複を避けることを特に導入できたということです。
Now, by introducing this new EOT token, what the researchers were able to ensure is that Lima could differentiate between the user as well as the assistant or the utterance during the training.
この新しいEOTトークンを導入することで、研究者は、Limaがトレーニング中にユーザーとアシスタント、または発話を区別できるようにしました。
And what this was able to do is that it facilitated more of an alignment and learning process when I was trying to train Lima.
これにより、私がLimaを訓練する際に、より整合性のある学習プロセスを促進することができました。
And obviously, this was actually able to allow the actual model to understand and respond appropriately to different types of responses and prompts effectively and efficiently.
そして明らかに、これは実際のモデルが、さまざまなタイプの応答やプロンプトを理解し、効果的かつ効率的に適切に応答することを可能にするものでした。
In this figure of the paper, it presents the results of human preferences in terms of its evaluation and it compared the performance of Lima with five different baselines.
この論文のこの図では、人間の好みを評価した結果が示されており、Limaの性能を5つの異なるベースラインと比較しています。
Now, this evaluation was conducted with 300 test prompts, which you can see over here.
さて、この評価は300のテストプロンプトで行われました。
And the purpose of this evaluation was to assess how well Lima performed in comparison to these different types of baselines, such as GPT-4, Claude, and etc.
この評価の目的は、GPT-4、Claudeなど、さまざまな種類のベースラインと比較して、Limaがどの程度の性能を持つかを評価することでした。
Now, the participants in the evaluation were presented with a test prompt as well as a response generated by Lima and the baselines.
さて、評価の参加者には、テストプロンプトと、Limaとベースラインによって生成された応答が提示されました。
Now, they were actually asked to indicate their preferences for a certain response and they were able to compare what was able to perform and generate a better response.
そして、実際にある応答に対する好みを示してもらい、何がより良いパフォーマンスを発揮し、より良い応答を生成することができたかを比較することができました。
And the figure is showing that it provides a visual representation of the evaluation's responses, which showcases the percentage inc of cases in which the responses from Lima were equivalent or actually preferred over these different types of baselines.
この図は、評価の回答を視覚的に表現したもので、Limaの回答がこれらの異なるタイプのベースラインと同等、または実際に好まれたケースの割合が示されています。
Now, the observation from the actual study indicates that despite training significantly more data, which is actually 52 times more data, the Alpaca 65 billion parameter model tends to generate less preferable outputs compared to Lima.
さて、実際の研究からの観察によると、実際には52倍という非常に多くのデータを学習したにもかかわらず、Alpaca 650億パラメータモデルは、Limaと比較してより好ましくない出力を生成する傾向があることがわかります。
And similarly, DaVinci, which is trained more on a superior reinforcement learning from Human feedback method, has also been able to perform or produce less of a preferable output from Lima.
また、同様に、人間のフィードバックによる優れた強化学習手法でより訓練されたDaVinciも、Limaと比較して、パフォーマンスや好ましい出力が少なくなっていることがわかります。
And this is quite remarkable, as Limos has been able to give you better responses compared to these amazing different types of models.
このように、Limosは、これらの素晴らしいタイプのモデルと比較して、より良い応答を与えることができたので、これは非常に驚くべきことです。
Now, obviously, in contrast, you can try to put it apart apart with GPT-4 as well as Bard, but it's also able to hit certain alignments as well as certain preferable outputs in comparison with these different models, which shows that it's slowly but surely getting to the same part with these different big models.
今、明らかに、対照的に、GPT-4と同様にBardでバラバラにしようとすることができますが、これらの異なるモデルと比較して、特定の整列や特定の好ましい出力をヒットさせることができ、それは、これらの異なる大きなモデルとゆっくりとしかし確実に同じ部分に到達していることを示しています。
Now, in the paper, the authors conducted different experiments to explore the impact of data diversity, quality, and quantity on alignment processes.
さて、この論文で著者らは、データの多様性、質、量がアライメントプロセスに与える影響を探るために、さまざまな実験を行った。
They investigated the question of why less is more in terms of training language models.
言語モデルのトレーニングにおいて、なぜ少なければ少ないほど良いのか、という疑問について調査したのです。
Now, through these experiments, the researchers observed that when it comes to alignment, scaling up the diversity of training data has a significant effect.
さて、これらの実験を通して、研究者たちは、アライメントに関しては、トレーニングデータの多様性をスケールアップすることが大きな効果をもたらすことを観察しました。
They find that increasing the diversity of training prompts, rather than simply increasing the quantity of data, plays a crucial role in terms of improving alignment processing.
単にデータ量を増やすのではなく、トレーニングプロンプトの多様性を高めることが、アライメント処理の向上という点で、重要な役割を果たすことがわかったのです。
Furthermore, they also examined the effects of data quality in the alignment process.
さらに、彼らはアライメント処理におけるデータの質の効果についても検証しています。
Now, while they do not provide specific details on their findings, they were able to see that the data of higher quality tends to be better in terms of its alignment results.
具体的な調査結果の詳細は不明ですが、データの品質が高いほど、アライメント結果が良くなる傾向があることが確認できたそうです。
And this is something that you can see in the research paper and get a better idea of later on if you want to check this out.
そして、このことは、研究論文で確認することができますし、後で確認したい方は、より深く知ることができます。
Overall, I just wanted to showcase this amazing project as it's something amazing and innovative as to what Meta has been able to accomplish in terms of training its model.
全体として、私はこの素晴らしいプロジェクトを紹介したかったのです。Metaがモデルのトレーニングという点で、驚くべき革新的なことを成し遂げたからです。
And the analysis presented in this paper emphasizes the effectiveness of unsupervised pre-training and language models, and that's quite innovative in the way it is training different types of models.
この論文で紹介された分析は、教師なし事前学習と言語モデルの有効性を強調しており、異なるタイプのモデルを訓練する方法として、非常に革新的です。
We're definitely going to see more out of this later on in the video or another video in the future.
この後のビデオや別のビデオで、ぜひとももっともっと出てくることでしょう。
And I'm definitely going to be showcasing more different things about Lima in the future as it tends to evolve and innovate its different models.
そして、リマが進化し、さまざまなモデルを革新していく様子を、今後もぜひ紹介していきたいと思います。
And with that thought, guys, thank you so much for watching.
そんな思いで、皆さん、ご覧いただき、ありがとうございました。
I hope you found this video quite informative.
このビデオ、参考になりましたでしょうか？
I'm definitely going to be posting more videos and going over different types of research papers so we can get a better idea of these different models.
これからも、さまざまな種類の研究論文を紹介し、さまざまなモデルについてより深く理解できるようなビデオを投稿していくつもりです。
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そして、もし皆さんが私の過去のビデオを見たことがないのであれば、ぜひ見てください。
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このビデオに「いいね！」してくれたら、また次回必ず会いましょう。
Have an amazing day, spread positivity.
素晴らしい一日を過ごし、ポジティブさを広めてください。
I'll catch you guys later.
また後で会いましょう。
Peace out, fellas.
それでは、また。
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