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我偶然发现一个视频里呈现的非常奇怪的结果,我觉得对于那些正在微调模型(特别是用于创意写作或角色扮演目的)的人来说可能会感兴趣。根据论文所述,在小训练数据集上极度过度拟合模型有助于其在长输出时保持连贯并大幅减少重复。这导致输出分布非常尖锐,其困惑度很糟糕(由于输出分布与自然语言熵不匹配),但有趣的是,人类偏好值很高。一方面我能看到这确实有效,因为模型学会了如何保持输出连贯,否则它无法匹配训练数据集以减少损失。另一方面,直觉上,我预计在训练数据之外会有更多重复或者复制一些零散的短语,但根据论文,奇怪的是这并没有发生。我个人没有微调模型的经验,也没有使用NVIDIA硬件,但也许有人可以通过进行实验性微调来尝试一下?你们认为这有价值吗?

讨论总结

帖子提到将模型超拟合到小训练集可积极影响人类对模型输出的偏好,还给出了相关论文和视频资料。评论者们从不同角度进行了讨论,有人分享了类似的成功经验,有人对超拟合的合理性、可能存在的问题以及对模型输出偏好的影响等表达了不同的观点。

主要观点

  1. 👍 补充原论文准确链接有助于深入了解研究
    • 支持理由:方便他人获取准确资料来源
    • 反对声音:无
  2. 🔥 以不同方式训练取得类似的好结果且涉及特定参数设置
    • 正方观点:通过阐述自己训练的参数设置及成果来证明
    • 反方观点:无
  3. 💡 超拟合让模型聚焦于与训练集匹配的“思维”方式有合理性
    • 支持理由:只要训练集不过于有限,比匹配所有互联网风格等更好
    • 反对声音:无
  4. 🤔 在某些情况下LLM输出比人类撰写文本更受偏爱
    • 支持理由:以新闻数据集上的实验结果为例
    • 反对声音:无
  5. 😕 过度拟合会使模型产出的句子类似语料库且缺乏意义
    • 支持理由:自身训练经验表明过度拟合越多,模型句子越像语料库且无意义
    • 反方观点:无

金句与有趣评论

  1. “😂 [MightyTribble:The actual paper: https://arxiv.org/abs/2412.04318]”
    • 亮点:提供原论文准确链接,方便他人深入研究。
  2. “🤔 我以类似方式取得了在内容和文风上都非常好的结果。”
    • 亮点:以自身成果支持超拟合可能产生积极效果。
  3. “👀 It kinda makes sense, essentially allowing the model to focus on a way of "thinking" that matches the training set.”
    • 亮点:对超拟合的合理性提出一种合理的解释。
  4. “😉 实际上,在某些情况下,LLM输出比人类撰写的文本更受青睐。”
    • 亮点:提出与直觉不同的观点,引发思考。
  5. “😒 The more you overfit, the more the model will make sentences that sound just like the corpus and also make far less sense.”
    • 亮点:从负面角度阐述过度拟合的问题。

情感分析

总体情感倾向是积极探讨的,主要分歧点在于过度拟合对模型输出的影响,部分人认为有积极作用,如在人类偏好方面,部分人则认为会产生负面效果,像产出句子缺乏意义等。可能的原因是大家的训练经验、看待问题的角度以及对超拟合概念的理解不同。

趋势与预测

  • 新兴话题:利用超拟合创建LLMs的风格控制。
  • 潜在影响:如果能利用超拟合实现风格控制,可能会对LLMs在创意写作、特定风格输出等方面产生重大影响,定制化程度会更高。

详细内容:

标题:关于模型“超拟合”训练集的热门讨论

在 Reddit 上,一则题为“‘Hyperfitting’ a model to a small training set can postively impact human preference of model outputs”的帖子引发了广泛关注。该帖子提供了一个视频论文链接,探讨了在小训练数据集上对模型进行超拟合的奇特结果。帖子指出,这种超拟合虽导致输出分布尖锐、困惑度糟糕,但人类偏好值却很高。一方面,模型能保持输出连贯;另一方面,直觉上会预期有更多重复或抄袭,但论文称这种情况未发生。有人提出能否进行实验微调,大家是否认为这有价值。

讨论焦点与观点分析: 有人分享自己进行过类似操作,取得了内容和散文风格上的出色结果。比如,有人提到自己的任务是针对定性响应进行调整,采用特定参数设置,如 512/256 秩/阿尔法、1e-4 左右的学习率等,经过 3 个周期就能取得较好效果,还会使用奇特的参数设置来增加创造力和原创性。 有人认为若能创建一个初学者友好的“超调脚本”会很棒,只要不涉及版权材料的分发。 有人好奇超拟合是否会因参数设置等原因导致某种模式崩溃。 有人表示这种情况有点道理,能让模型专注于与训练集匹配的“思维”方式,只要训练集不太受限。 有人提出疑问,为何这种超拟合不会完全破坏训练集之外的通用性。 有人认为或许是因为超拟合调整了输出风格,使其更符合人类特定风格的写作。 有人指出超拟合的模型在新闻数据集上表现出色,有人好奇其中原因。 有人认为这可能是用于创建强大的“风格控制”,让模型更贴近特定作者的风格。

有人认为过度拟合会使模型像受到严重影响的作者,更像一只鹦鹉。也有人提到自己持续训练了两年,并决定把所学记录下来。

总的来说,这次关于模型超拟合的讨论观点多样,既有肯定其效果的声音,也有对其潜在问题的思考,为相关领域的研究和应用提供了丰富的视角。