Alignment Tuning | Align Quote from Data

• Related Project: Private
• Category: Paper Review
• Date: 2024-04-16

Verifiable by Design: Aligning Language Models to Quote from Pre-Training Data

• url: https://arxiv.org/abs/2404.03862
• pdf: https://arxiv.org/pdf/2404.03862
• html: https://arxiv.org/html/2404.03862v1
• abstract: For humans to trust the fluent generations of large language models (LLMs), they must be able to verify their correctness against trusted, external sources. Recent efforts aim to increase verifiability through citations of retrieved documents or post-hoc provenance. However, such citations are prone to mistakes that further complicate their verifiability. To address these limitations, we tackle the verifiability goal with a different philosophy: we trivialize the verification process by developing models that quote verbatim statements from trusted sources in pre-training data. We propose Quote-Tuning, which demonstrates the feasibility of aligning LLMs to leverage memorized information and quote from pre-training data. Quote-Tuning quantifies quoting against large corpora with efficient membership inference tools, and uses the amount of quotes as an implicit reward signal to construct a synthetic preference dataset for quoting, without any human annotation. Next, the target model is aligned to quote using preference optimization algorithms. Experimental results show that Quote-Tuning significantly increases the percentage of LLM generation quoted verbatim from high-quality pre-training documents by 55% to 130% relative to untuned models while maintaining response quality. Further experiments demonstrate that Quote-Tuning generalizes quoting to out-of-domain data, is applicable in different tasks, and provides additional benefits to truthfulness. Quote-Tuning not only serves as a hassle-free method to increase quoting but also opens up avenues for improving LLM trustworthiness through better verifiability.

TL;DR

• 문제 정의: 기존 Transformer 모델은 긴 입력 처리 시 메모리와 계산 비용이 증가하는 문제가 있습니다.
• 해결 방안: Infini-attention을 도입하여 메모리 압축를 통합, 긴 문맥을 효과적으로 처리합니다.
• 성과: 긴 입력에 대한 처리 능력 향상과 함께 메모리 효율성을 크게 개선합니다.

문제 및 해결 방안

문제 인식

대규모 언어모델(Large Language Models, LLMs)은 긴 문맥 정보를 처리할 때, attention 메커니즘으로 인해 메모리 사용량과 계산 복잡도가 급격히 증가하는 문제가 있으며, 특히 긴 문장이나 문서를 처리할 때 모델의 효율성과 활용성을 제한합니다.

해결 방안

Infini-attention 기법은 기존의 attention 메커니즘에 메모리 압축(compressive memory)를 도입하여 이 문제를 해결합니다. 이 방법은 기존 메모리를 효율적으로 재활용하며, 긴 입력 시퀀스도 처리할 수 있도록 메모리 관리 방식을 개선합니다.

방법

Infini-attention의 수학적 구조

1. Scaled Dot-product Attention: \(\text{Attention}(Q, K, V) = \text{softmax}\left(\text{QK^T}{\sqrt{d_k}}\right)V\) 이 식에서 \(Q\), \(K\), \(V\)는 각각 Query, Key, Value 행렬이며, \(d_k\)는 Key 벡터의 차원입니다. 이 구조는 입력 데이터 간의 관계를 계산하여 중요한 정보에 더 큰 가중치를 부여합니다.

2. Compressive Memory Integration: \(M_{s+1} = M_s + \sigma(K)V\) 수식에서 \(M_s\)는 현재 메모리 상태, \(K\)와 \(V\)는 Key와 Value, \(\sigma\)는 활성화 함수입니다. 이 방법은 새로운 정보를 기존 메모리에 효율적으로 통합하여, 장기적인 문맥 정보를 유지합니다.

근거 및 논리적 연결

Infini-attention은 긴 문맥 정보를 효율적으로 처리할 수 있도록 설계되었습니다. 기존의 메모리를 재활용하고, 새로운 정보를 효과적으로 통합함으로써, 모델은 더 긴 문맥을 이해하고 예측할 수 있게 됩니다. 이런 접근은 머신러닝에서 중요한 문제인 “긴 의존성” 문제를 해결하는 데 기여합니다.

실험 및 평가

데이터셋 및 벤치마크

Infini-attention은 다양한 언어 처리 작업에 적용되어 평가되었습니다. 특히, 긴 문장 생성 및 문서 요약 작업에서 그 효과를 검증하였습니다. 사용된 벤치마크에는 긴 문맥을 포함하는 언어 모델링 데이터셋이 포함되어 있으며, 이를 통해 모델의 성능 개선을 확인할 수 있었습니다.

결과

Infini-attention을 적용한 모델은 기존 모델 대비 더 긴 입력을 효과적으로 처리하면서도, 메모리 사용량과 계산 비용을 크게 줄였습니다. 실험 결과, 이 기법은 특히 긴 문맥 정보가 필요한 언어 모델링 작업에서 우수한 성능 향상을 보여주었습니다.

결론 및 향후 연구 방향

Infini-attention은 LLMs의 긴 문맥 처리 능력을 혁신적으로 개선합니다. 이 기법은 메모리 효율성을 크게 향상시키며, 다양한 자연어 처리 작업에 유용할 수 있습니다. 향후 연구에서는 더 다양한 언어와 문맥에서의 적용 가능성을 탐구하며, 모델의 범용성을 더욱 확장할 계획이라네요.