LLMファインチューニングにおける「破滅的忘却」を回避する正則化手法

LLMファインチューニングにおける「破滅的忘却」を回避する正則化手法とは

LLMファインチューニングにおける「破滅的忘却」を回避する正則化手法とは、大規模言語モデル（LLM）を特定のタスクやデータで追加学習（ファインチューニング）する際に、以前学習した重要な知識や能力が失われてしまう現象である「破滅的忘却（Catastrophic Forgetting）」を防ぐための技術群です。この問題は、モデルが新しい情報に適応する一方で、過去の記憶を保持することが困難になる「継続学習の課題」の一つとして認識されています。正則化手法は、モデルの重み更新を制御することで、新しいタスクへの適応と旧知識の保持のバランスを取ることを目指します。具体的には、以前のタスクで重要だったパラメータの変更を抑制したり、知識蒸留を用いて旧モデルの出力を模倣させたりするアプローチが代表的です。これにより、モデルは効率的に新しい知識を獲得しつつ、汎用性や既存の能力を維持することが可能となります。

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