LM学習の岐路: 種の違いが示す深層

紹介論文

今回紹介する論文はConvergence and Divergence of Language Models under Different Random
Seedsという論文です。

この論文を一言でまとめると

異なる初期値で学習させた言語モデル（LM）の収束と発散を詳細に分析。学習段階ごとのモデルの挙動変化、トークン頻度や品詞による影響、そしてモデルサイズとの関係を解き明かし、LM学習の安定性を高めるための洞察を提供します。

はじめに：LM学習、隠された多様性

近年の自然言語処理（NLP）分野における目覚ましい進歩は、言語モデル（LM）の発展によって牽引されています。Transformerアーキテクチャの登場以来、大規模なテキストデータで学習されたLMは、人間と遜色ない自然な文章を生成する能力を獲得し、翻訳、文章要約、質問応答といった様々なタスクで目覚ましい成果を上げています。

しかし、LMの学習プロセスは、まるでブラックボックスのように、未解明な部分も多く残されています。特に、初期値の違いが、学習過程や最終的なモデルの特性にどのような影響を与えるのかは、重要な疑問点です。同じアーキテクチャ、同じデータセットで学習させたとしても、初期値（ランダムシード）が異なれば、学習の進み具合や、獲得する知識、得意とするタスクに差が生じる可能性があります。

大規模LMは、一見すると「すべてを知っている」かのように振る舞いますが、初期値の違いによって、学習内容に「隠れた多様性」が生まれているかもしれません。この多様性は、LMのロバスト性や汎化性能に影響を与え、ひいては、AIの安全性や信頼性にも関わってくる可能性があります。

本研究では、異なるランダムシードで学習させたLMの収束と発散のパターンを明らかにし、モデルサイズ、学習段階、トークンの特性（頻度、品詞）が収束に与える影響を分析します。これらの分析を通して、LM学習の安定性を高めるための知見を得ることを目指します。

大規模LMは本当に「理解」しているのでしょうか？初期値の違いは、LMの学習にどのような「隠れた多様性」をもたらすのでしょうか？よりロバストで信頼性の高いLMを開発するために、私たちは何を考慮すべきなのでしょうか？本記事では、これらの疑問に対する手がかりを探っていきます。

研究概要：異なる種から生まれるLMの個

言語モデル(LM)の世界は、まるで多様な生態系です。同じ種（アーキテクチャ）であっても、育つ環境（学習データ、計算資源）や、初期値（ランダムシード）が異なると、その後の成長、つまり学習の過程や最終的なモデルの特性に大きな違いが生まれます。このセクションでは、本研究が、このLMの「個」の形成に焦点を当て、どのようなアプローチでその多様性を解き明かそうとしているのかを解説します。

KLダイバージェンス：LMの類似度を測るモノサシ

本研究では、異なるランダムシードで学習させたLMが、どの程度似たようなモデルに「収束」するのか、あるいは異なる特性を持つように「発散」するのかを、定量的に評価するために、KLダイバージェンスという指標を使用します。

KLダイバージェンスとは、2つの確率分布の差異を測るための指標です。LMの場合、出力する単語の確率分布を比較することで、モデル間の類似度を評価できます。もし、すべてのLMが完全に同じ確率分布を出力するなら、KLダイバージェンスはゼロになります。しかし、実際には初期値の違いや学習データの偏りなどによって、LMの出力分布には差が生じます。この差をKLダイバージェンスとして数値化し、LMの収束・発散の度合いを分析します。

多角的な分析：モデルサイズ、学習段階、言語特性

LMの収束・発散のパターンを明らかにするために、本研究では、以下の３つの軸に沿って多角的な分析を行います。

* モデルサイズ：パラメータ数（モデルの規模）が異なるLMを比較することで、モデルの表現能力が収束に与える影響を評価します。大規模モデルは、より複雑なパターンを学習できるため、収束しやすい傾向があると考えられます。
* 学習段階：学習の初期段階、中期段階、終盤段階など、異なる学習段階におけるLMの収束度合いを分析します。学習が進むにつれて、LMは徐々にデータに適合し、収束していくと考えられます。
* 言語特性：特定のトークン（単語）や品詞（名詞、動詞など）に焦点を当て、言語的な特性が収束に与える影響を調べます。頻繁に出現する単語や、文法的に重要な役割を果たす品詞は、収束しやすい傾向があると考えられます。

これらの分析を通じて、LMの学習における初期値の重要性を定量的に示し、よりロバストで信頼性の高いLMの開発に貢献することを目指します。

分析対象：PolyPythiaモデルスイートとPileデータセット

本研究では、分析対象として、PolyPythiaモデルスイートとPileデータセットを使用します。

PolyPythiaモデルスイートは、多様なモデルサイズ（14m、31m、70m、160m、410mパラメータ）のLMを揃えたモデル群です。異なるランダムシードで学習された複数のモデルが含まれているため、初期値の違いによる影響を分析するのに適しています。

Pileデータセットは、様々なソースから収集された大規模なテキストデータセットです。多様なトピックや文体を含んでいるため、LMの汎化性能を評価するのに適しています。

これらのモデルとデータセットを使用することで、本研究は、LMの収束・発散のパターンを詳細に分析し、その背後にある要因を解き明かします。

評価指標：期待収束度と条件付き収束度

本研究では、LMの収束度を評価するために、期待収束度（Expected Convergence: E[conv]）と条件付き収束度（Conditional Convergence）という２つの指標を使用します。

期待収束度（E[conv]）は、すべてのトークンとコンテキストにおけるKLダイバージェンスの平均値です。LM全体の収束度合いを表す指標として使用されます。

条件付き収束度は、特定の条件（例えば、特定の品詞のトークン）におけるKLダイバージェンスの平均値です。特定の言語特性を持つトークンに対する収束度合いを評価するために使用されます。

これらの指標を組み合わせることで、本研究は、LMの収束を多角的に評価し、その複雑なダイナミクスを解き明かします。

本研究は、まるで迷路のようなLM学習の道のりを、地図とコンパスを手に進む探検です。KLダイバージェンスというモノサシでLMの「個」を測り、モデルサイズ、学習段階、言語特性という３つの軸でその多様性を解き明かします。さあ、LMの深淵なる世界へ、一緒に出発しましょう！

LM学習の４つの段階：収束と発散のドラマ

言語モデル（LM）の学習は、まるで人生のドラマのようです。初期の無垢な状態から始まり、急速な成長、そして葛藤と変化を経て、最終的な安定へと向かう。本研究では、このLMの学習過程を、(1)初期の均一な段階、(2)急激な収束段階、(3)急激な発散段階、(4)緩やかな再収束段階という４つの明確なフェーズに分類し、それぞれの段階で何が起こっているのかを詳しく見ていきましょう。

1. 初期の均一な段階（Uniform Phase）

学習の初期段階では、まるで生まれたばかりの赤ちゃんのように、LMはまだ何も知りません。このフェーズでは、モデルはほぼランダムな出力を生成し、異なるモデルサイズ間での収束度合いに大きな差は見られません。これは、モデルの初期化パラメータが一様分布に従うため、出力も均一な分布に近くなるためです。

この段階では、学習率も低く設定されていることが多く、モデルはまだ本格的な学習を開始していません。まさに、嵐の前の静けさ、といったところでしょうか。

2. 急激な収束段階（Sharp-convergence Phase）

学習が進むにつれて、LMは徐々にデータ中のパターンを認識し始めます。このフェーズでは、モデルは急速に学習し、出力が互いに類似してきます。まるで、同じ先生に教えられた生徒たちが、同じような解答を出すようになるかのようです。

論文では、この段階が学習ステップ16から256の間で起こるとされています。Figure 1（上）を見ると、この期間に期待収束度（E[conv]）が急激に上昇していることがわかります。また、Figure 1（中）を見ると、モデルの出力分布が一様分布から、データ中の単語頻度を反映した分布へと変化していることがわかります。これは、LMがデータ中の基本的な統計量を学習したことを示唆しています。

3. 急激な発散段階（Sharp-divergence Phase）

しかし、LMの学習は、決して順風満帆ではありません。ある程度学習が進むと、モデルはより複雑なパターンを学習し始め、初期値の違いが顕在化してきます。このフェーズでは、モデルの出力が多様化し、互いに発散する傾向が見られます。まるで、同じ学校で学んだ生徒たちが、それぞれの個性的な道を進み始めるかのようです。

論文では、この段階が学習ステップ256から2kの間で起こるとされています。Figure 1（上）を見ると、この期間に期待収束度（E[conv]）が急激に低下していることがわかります。これは、LMがデータ中のより複雑なパターンを学習し、初期値の違いがモデルの出力に大きな影響を与えるようになったことを示唆しています。

4. 緩やかな再収束段階（Slow-reconvergence Phase）

しかし、LMの学習は、発散だけで終わるわけではありません。大規模モデルの場合、学習が進むにつれて、再び収束する傾向が見られます。このフェーズでは、モデルはより汎化性能の高い表現を獲得し、初期値の違いによる影響を受けにくくなります。まるで、様々な経験を積んだ大人たちが、最終的に共通の価値観にたどり着くかのようです。

論文では、この段階が学習ステップ2k以降で起こるとされています。Figure 1（上）を見ると、この期間に期待収束度（E[conv]）が緩やかに上昇していることがわかります。また、論文では、この段階がインコンテキスト学習（ICL）スコアの向上と一致することが示されています。これは、LMがより高度な推論能力を獲得し、初期値の違いによる影響を受けにくくなったことを示唆しています。

このように、LMの学習は、４つの段階を経て、収束と発散を繰り返しながら進んでいきます。それぞれの段階で何が起こっているのかを理解することで、より効果的なLMの学習戦略を立てることができるでしょう。

トークン頻度と品詞：LM学習を左右する隠れた要因

言語モデル(LM)の学習において、初期値の違いがモデルの特性に影響を与えることは既に述べました。しかし、それだけではありません。実は、学習データに含まれるトークンの頻度や、そのトークンが持つ品詞（PoS）といった要素も、LMの学習のしやすさ、つまり収束の度合いに大きな影響を与えるのです。

トークン頻度：頻出トークンは安定、稀少トークンは不安定

まず、トークンの頻度について見ていきましょう。一般的に、学習データに頻繁に出現するトークン（例えば、英語の”the”や”a”、日本語の”は”や”が”など）は、LMの学習早期に収束し、安定した表現を獲得する傾向があります。これは、頻繁に出現するトークンに関する情報が豊富であり、LMが比較的容易にパターンを学習できるためと考えられます。

一方、稀なトークン（専門用語、新語、固有名詞など）は、学習が遅れ、モデル間のばらつきが大きくなる傾向があります。これは、稀なトークンに関する情報が限られているため、LMがその意味や用法を正確に捉えることが難しいことが原因と考えられます。また、稀なトークンに対する学習は、初期化の影響を受けやすく、モデルによって異なる解釈が生まれる可能性もあります。

品詞（PoS）：機能語 vs 内容語

次に、品詞（PoS）の影響について見ていきましょう。品詞とは、単語を文法的な役割によって分類したもので、名詞、動詞、形容詞、助詞などがあります。LMの学習においては、機能語（助詞、助動詞、接続詞など）は、内容語（名詞、動詞、形容詞など）よりも収束しやすい傾向があります。

機能語は、文法構造において重要な役割を果たすため、比較的容易に学習できます。例えば、日本語の助詞「は」は、主語を示す役割があり、文中の位置や前後の単語との関係から、その役割を比較的容易に学習できます。

一方、内容語は、意味が多様で、文脈によって変化するため、学習が難しいです。例えば、動詞「食べる」は、文脈によって「食事をする」「生活する」「蚕食する」など、様々な意味を持ちます。LMは、これらの意味の違いを文脈から学習する必要がありますが、これは機能語の学習よりも複雑なタスクです。

頻度と品詞の相互作用

トークンの頻度と品詞は独立にLMの学習に影響を与えるだけでなく、相互作用も存在します。例えば、頻度の低い内容語は、LMにとって特に学習が難しい組み合わせです。なぜなら、情報が少ない上に、意味が多様で文脈依存性が高いため、LMが正確な表現を獲得することが困難だからです。

図解：頻度と品詞による収束度の違い

論文中のFigure 3（左）は、トークン頻度ごとの収束度合いを示しています。この図から、頻繁に出現するトークンは学習が進むにつれて収束度合いが高まる一方、稀なトークンは収束度合いが低迷、もしくは低下していることがわかります。

Figure 3（中央）は、品詞ごとの収束度合いを示しています。この図から、機能語（DT, PRP, IN, MD）は比較的高い収束度合いを示す一方、内容語（JJ, Noun, Verb）は低い収束度合いを示していることがわかります。

実践的なTips：頻度の低いトークンや内容語への対処

LMの学習において、頻度の低いトークンや内容語に対する学習を改善するためには、以下のような手法を検討することができます。

• データ拡張：学習データに、稀なトークンや内容語を含む文を人工的に生成し、データ量を増やす。
• 正則化：モデルの複雑さを抑え、過学習を防ぐ。
• トークン埋め込みの多様性を高める：LMがトークンの意味や用法をより豊かに表現できるようにする。

まとめ：LM学習を成功させるために

LMの学習においては、初期値の違いだけでなく、トークンの頻度や品詞といった要素も考慮する必要があります。特に、頻度の低いトークンや内容語に対する学習を改善することで、LMの性能を向上させることができます。ぜひ、今回ご紹介した内容を参考に、LMの学習に取り組んでみてください。

モデルサイズの影響：大型LMの安定性

言語モデル（LM）の学習において、モデルの規模は性能を大きく左右する要因の一つです。本研究では、モデルサイズが収束の速度や安定性にどのような影響を与えるのかを検証しました。その結果、大規模モデルと小規模モデルの間には、顕著な違いが見られました。

大規模モデルの優位性

大規模モデルは、小規模モデルと比較して、学習の初期段階からより早く収束する傾向があります。これは、大規模モデルがより多くのパラメータを持つため、複雑なパターンを捉える能力が高く、学習データに含まれるノイズの影響を受けにくいことが理由として考えられます。また、大規模モデルは、学習が進むにつれてより安定した分布を学習する傾向があります。これは、大規模モデルがより汎化性能の高い表現を獲得し、初期値の違いによる影響を受けにくくなるためと考えられます。

小規模モデルの課題

一方、小規模モデルは、学習が進んでも収束しない可能性が示唆されました。小規模モデルは、学習能力が低く、データ中のノイズに過剰に適合する可能性があり、初期値の違いによる影響を受けやすく、不安定な学習に陥りやすいと考えられます。また、小規模モデルは、大規模モデルに比べて性能が低く、複雑なタスクをこなすことが難しい場合があります。

モデルサイズ以外の要因

モデルサイズは、LMの性能を左右する重要な要素の一つですが、それだけでなく、学習データ量や計算資源も重要な要素です。大規模モデルを効果的に学習させるためには、適切な学習戦略が必要となります。例えば、学習率の調整や、正則化の手法などが挙げられます。

本研究の結果は、LMの開発において、モデルサイズだけでなく、学習データの特性や学習戦略も考慮する必要があることを示唆しています。今後の研究では、これらの要素を総合的に評価し、よりロバストで信頼性の高いLMの開発を目指していくことが重要です。

結論：LM学習の安定化に向けて

本研究では、異なる初期値（ランダムシード）で学習させた言語モデル（LM）の収束と発散という、深層学習における重要な側面を詳細に分析しました。その結果、LMの学習は一様分布から始まり、急激な収束、発散を経て、大規模モデルでは再収束するという4つの明確な段階を経ることが明らかになりました。また、トークンの頻度や品詞といった言語的特性が、LMの学習ダイナミクスに大きく影響を与えることも示されました。

これらの知見は、より安定したLMを開発するための重要な示唆を与えてくれます。

初期値への対策

• 初期値の選択がLMの学習に大きな影響を与えることを考慮し、複数の初期値で学習を行い、その結果を比較検討することが重要です。
• アンサンブル学習などの手法を用いて、異なる初期値で学習した複数のLMを組み合わせることで、ロバスト性を向上させることができます。

モデルサイズと学習データの重要性

• 大規模モデルは、小規模モデルに比べて安定した学習が可能ですが、計算コストも高くなります。
• 学習データの量と質は、モデルの性能に直接影響します。十分な量の高品質なデータを用意することが重要です。
• 学習データに偏りがある場合、モデルの性能が特定のタスクに偏る可能性があります。データの偏りを解消するための工夫が必要です。

ファインチューニングの活用

• QLoRAなどの微調整手法を使用することも有効です。
• 特定のタスクに特化したLMを開発する場合、大規模な事前学習済みモデルをファインチューニングすることで、効率的に性能を向上させることができます。

今後は、本研究で得られた知見を基に、初期値の違いによる影響を軽減し、よりロバストで信頼性の高いLMを開発するための学習手法の開発が期待されます。また、モデルサイズ、学習データ、計算資源の最適な組み合わせを探求することで、より効率的なLM学習が実現できるでしょう。

本研究が、読者の皆様がLMをより深く理解し、その潜在能力を最大限に引き出す一助となれば幸いです。正則化を使用することも有効です。