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English(EN) Robust Langevin Sampling under State-Dependent Heavy-Tailed Noise with Applications to LLM Fine-Tuning

新的采样方法改进了 LLM 在重尾噪声下的微调

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员开发了三种新的随机梯度 Langevin Monte Carlo (SG-LMC) 采样方法，旨在处理状态依赖的重尾噪声。这些方法 R-LMC、A-LMC 和 RA-LMC 放宽了 Lipschitz 梯度和有界噪声方差的常见假设，这些假设在大型语言模型 (LLM) 微调等实际应用中经常被违反。所提出的技术在 Fisher 信息方面建立了非渐近收敛保证，并在合成实验和实际 LLM 微调中证明了有效性，在准确性和不确定性量化方面与最先进的基线相当或超越了它们。 AI

影响 通过实现对复杂噪声模式更鲁棒和更准确的模型训练，增强了 LLM 的微调能力。

排序理由 该集群包含一篇研究论文，详细介绍了适用于 LLM 微调的新采样方法算法。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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新的采样方法改进了 LLM 在重尾噪声下的微调

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · M. Berk Sahin, Ege C. Kaya, Arda Fazla, Behzad Sharif, Abolfazl Hashemi ·

    在状态依赖的重尾噪声下进行鲁棒Langevin采样及其在LLM微调中的应用

    arXiv:2610.12865v1 Announce Type: new Abstract: Existing convergence guarantees for non-log-concave sampling with stochastic gradient Langevin Monte Carlo (SG-LMC) typically assume globally Lipschitz gradients and uniformly bounded noise variance. Both assumptions can fail even i…

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