生成AIを用いてScaling Lawsの論文「Scaling Laws for Transfer (2021)」を読んでみた (続き)

#   はじめに

前回、生成AIを用いてScaling Lawsの論文「Scaling Laws for Transfer (2020)」の内容(本文)を(なるべく)把握してみました。
同論文の末尾にあるAppendixについても、前回と同様の方法で、把握してみます。

以降で、ChatGPTに聞いてみた例を記載します。

前回の記事: (本文の内容)

https://qiita.com/dl_from_scratch/items/1dc93d3e3533f2ae105e

##   対象の論文

論文: (Scaling Lawsに関する論文)

[2102.01293] Scaling Laws for Transfer
https://arxiv.org/abs/2102.01293
(PDF: https://arxiv.org/pdf/2102.01293)

##   質問時の各章節の区切り部分

論文の中にある各章節を、下記のように区切って、部分毎に生成AIに内容を質問していきます。

* A Data Regime
* \---
* B Supplementary equations
* \---
* C Generating fit for Equation 1.2
* \---
* D Figure 3, including medium data regime
* \---
* E Attempt to generate global fit to our from-scratch python runs
* \---
* F Addressing potential concern about small amounts of python in text dataset
* \---
* G Analysis of best epoch

##   生成AIへの質問方法

生成AIを活用して、知りたい記事・論文の1節分(適度な長さ)のテキストをコピー＆ペーストして、その下に**質問内容を「①～ ②～ …」と番号付きで書いて**、生成AIに渡せば、全質問に一発で的確に回答してくれるので、非常に良好でした。記事全体を読む必要なく、知りたい点の情報だけを収集できます。

**生成AIへの質問例:**
```
(論文・記事の各章節を貼り付け)

上記の内容に関して下記の質問に回答下さい: (である調で記載、一般的な推測を回答に混入しない事、元文の記載内容に基づいて忠実に回答、回答量は長くなってもOK)
①何についての記載か? + 要旨は何? (要旨は箇条書きで記載、既存手法があれば引用元を記載)
②具体的な処理方法の記載があれば説明下さい。(簡略化せずに全て記載、既存手法があれば引用元を記載)
③改良点・工夫点・テクニック等の記載があれば説明下さい。
④メカニズムの解明・なぜそうなるのか等の記載があれば説明下さい。(記載がなければ回答不要)
⑤性能が向上した記載があれば説明下さい。(具体値があれば記載、対応する図/表番号があれば各文末に記載)
```

```
続けて下記の質問に追加で回答下さい:
⑥比較の記載があれば違いを表でまとめて下さい。(下に解説を記載、対応する図/表番号があれば明記)
⑦上記⑥以外で表に出来そうな部分があれば表でまとめて下さい。(下に解説を記載、対応する図/表番号があれば記載)
⑧具体的な数値の記載を全て列挙して、表にまとめて下さい。(必ず正しく数値を抜き取る事、|数値|説明|の表へ)
⑨具体的な変数名(数式用の記号)の記載を全て列挙して、表にまとめて下さい。(|変数名|説明|次元・型|の表へ)
⑩図/表があれば、各図/表は何を主張するためのものかを説明下さい。(掲載理由・注目ポイント等)
```
※回答が長くなりそうな場合は、適宜、分けて質問: ①②③④⑤、⑥⑦⑧⑨⑩
※各章節に応じて、その章節内で明らかに不要な質問は、適宜除外。

※各章節に応じて、適宜下記の質問を追加。
```
⑪関連研究の参照番号を全て列挙して、表にまとめて下さい。(元文にある内容のみ記載・類推して付け足しは不要、|参照番号|概要説明|の表へ、関連するもの同士でまとめて並べ替え)
⑫難解用語を全て列挙して、表にまとめて下さい。(必ず正しく抜き取る事、|用語|説明|の表へ)
```
※その他、不明点があれば、適宜、ピンポイントで質問。

質問内容は、記事・論文を読んでいて**いつも知りたいと思う点**(**改良点・工夫点・テクニック・メカニズムの解明**)にしています。また、表で比較した方が素早く把握できるので、可能であれば**記事を表に変換する**ようにしています。

論文・記事を貼り付けるテキストの長さは、**1節分程度の量に**とどめた方が、良い回答が得られました。生成AIの回答の文量が多くなってくると、回答が長くなり過ぎないように、生成AIが勝手に(適度に)端折り始めてしまい、重要な点が回答から抜けてしまう可能性が高くなります。

##   事前知識

機械学習についてある程度知っていないと、生成AIに質問しても、その回答内容だけでは理解できないと思います。生成AIの回答は、論文の内容をあまり変えずに、要点をそのまま掻い摘んで回答するような形になっています。

Scaling Lawsの論文についての分かりやすい解説記事(下記)等を事前にチェックして、中核部分の内容をあらかじめ分かっていると、理解しやすいと思います。生成AIは実際の細かい処理方法自体を分かりやすく説明してはくれない傾向があります。

https://www.youtube.com/watch?v=5eqRuVp65eY

##   注意点

論文のテキスト内容だけを貼り付けて、生成AIに質問しています。論文の中の図・表の部分は貼り付けていません。図・表の内容は生成AIの回答には含まれず、別途論文を見る必要があります。

以降で、生成AIの回答内容が読みにくい・分かりづらい場合は、論文の本文でも同じように書かれてあり、論文の本文を読んでも同じように分かりづらいことが多くあります。論文では、既存研究等があるため、多くの説明を省略・一言だけサラッと書かれてある等、同種の研究に取り組む人でなければ、なかなか全容の理解に辿りつくのは難しい側面があります。この点は、生成AIの回答性能が悪いのではなく、論文という性質上、生じるものと考えています。


#   生成AIに質問

以降で、ChatGPTに実際に聞いてみた例を記載します。

##   生成AIへの質問＆回答の全容

生成AIへの質問＆回答の全容・詳細:

https://chatgpt.com/share/67178666-0418-800d-ada1-ff499a48cd79

##   A Data Regime

**▼質問(人間)**
<details><summary>質問内容全体はここをクリック</summary>
(論文・記事の各章節を貼り付け)
A Data Regime
To define data regimes we estimate D(N ), the amount of data it takes to get 99% of the performance that
infinite python data would yield for a given model size. D(N ) approximately defines the "infinite data
regime" as a function of model size. We consider DF ≤ 10% of D(N ) to be the low data regime.
D(N) was calculated by determining where curves in figure 3 with a given fraction of the dataset intersected
curves with the full dataset. Intersecting was defined by 99% performance for from-scratch and 95% for fine-
tuned. The difference was a judgment call, made based on final fit and the fine-tuning intersections looking
relatively noisier.

上記の内容に関して下記の質問に回答下さい: (である調で記載、一般的な推測を回答に混入しない事、元文の記載内容に基づいて忠実に回答、回答量は長くなってもOK)
①何についての記載か? + 要旨は何? (要旨は箇条書きで記載、既存手法があれば引用元を記載)
②具体的な処理方法の記載があれば説明下さい。(簡略化せずに全て記載、既存手法があれば引用元を記載)
③改良点・工夫点・テクニック等の記載があれば説明下さい。
④メカニズムの解明・なぜそうなるのか等の記載があれば説明下さい。(記載がなければ回答不要)
⑤性能が向上した記載があれば説明下さい。(具体値があれば記載、対応する図/表番号があれば各文末に記載)
⑥表に出来そうな部分があれば表でまとめて下さい。(下に解説を記載、対応する図/表番号があれば記載)
⑧具体的な数値の記載を全て列挙して、表にまとめて下さい。(必ず正しく数値を抜き取る事、|数値|説明|の表へ)
⑨具体的な変数名(数式用の記号)の記載を全て列挙して、表にまとめて下さい。(|変数名|説明|次元・型|の表へ)
⑩図/表があれば、各図/表は何を主張するためのものかを説明下さい。(掲載理由・注目ポイント等)
</details>

**▼生成AIの回答(ChatGPT-4o)**
**①何についての記載か? + 要旨は何?**

この部分では、データレジームに関する定義と、それを使ったモデルサイズごとのデータ要件の推定方法について記載されている。

**要旨**
- データレジームを定義するために、無限のデータ量を使用した場合にモデルサイズごとに99%の性能を達成するのに必要なデータ量D(N)を推定している。
- D(N)はモデルサイズに対する「無限データレジーム」を定義する。
- D(N)の10%以下のデータを使用する場合、これを「低データレジーム」としている。
- D(N)は、図3に示された異なるデータセットの割合を使用して、完全なデータセットとの交点を見つけることで計算されている。
- 「交点」は、スクラッチから学習した場合は99%の性能、ファインチューニングの場合は95%の性能で定義された。
- ファインチューニングにおける95%の基準は、最終的なフィット具合やノイズの多さに基づいて判断された。

**②具体的な処理方法の記載**

- データレジームを定義するために、D(N)という値を推定した。D(N)は、無限のデータ量があった場合に、99%の性能を達成するのに必要なデータ量を表している。モデルサイズに依存する変数である。
- 図3における異なるデータセットの割合に基づくカーブと、完全なデータセットに基づくカーブの交点を見つけることでD(N)を計算した。
- 交点は、スクラッチからの学習では99%の性能、ファインチューニングの場合は95%の性能で定義された。
- 95%という基準は、ファインチューニングの場合にノイズが多いため、最終的なフィット具合に基づいて選ばれた。

**③改良点・工夫点・テクニック等の記載**

- モデルサイズに応じたデータレジームの定義を導入し、D(N)を推定することで、モデルサイズに対してデータ要件をより正確に評価できるようにした。
- ファインチューニングにおいては、ノイズが多いため95%の性能を基準とするなど、適切な判断基準を設けることで現実的な評価を可能にしている。

**④メカニズムの解明・なぜそうなるのか等の記載**

- D(N)がモデルサイズと関連している理由は、モデルサイズが大きくなるにつれて必要なデータ量も増加するためである。無限のデータを使用した場合、各モデルサイズに対して99%の性能に達するためのデータ量が異なることが示唆されている。

**⑤性能が向上した記載**

性能向上に関する具体的な数値は記載されていないが、D(N)を基に無限データレジームが定義され、低データレジーム（D(N)の10%以下）が導入されているため、モデルのデータ効率性を評価できるようになっている。特に、スクラッチからの学習では99%、ファインチューニングでは95%の性能基準が適用されており、適切な基準で性能評価が行われている（図3参照）。

**⑥表に出来そうな部分**

| レジーム         | D(N)の割合 | 性能基準 | 説明                             |
|------------------|------------|----------|----------------------------------|
| 無限データレジーム | 100%       | 99%      | 無限のデータで達成される性能      |
| 低データレジーム  | ≤10%       | 99%/95%  | データ量が少ない場合の性能基準    |

- **解説**: この表は、データレジームの定義と、それぞれのレジームで必要とされるデータ量の割合や性能基準をまとめたものである。無限データレジームではモデルの性能が99%に達するまでのデータ量をD(N)と定義し、それに対して低データレジームではD(N)の10%以下のデータ量を使用することが示されている。 

**⑧具体的な数値の記載**

| 数値   | 説明                           |
|--------|--------------------------------|
| 99%    | スクラッチからの学習での性能基準 |
| 95%    | ファインチューニングでの性能基準 |
| 10%    | 低データレジームのデータ量の割合 |

**⑨具体的な変数名の記載**

| 変数名 | 説明                                           | 次元・型   |
|--------|------------------------------------------------|------------|
| D(N)   | モデルサイズNに対して99%の性能を達成するためのデータ量 | 実数       |
| DF     | 低データレジームにおけるデータ量               | 実数       |

**⑩図/表があれば、各図/表は何を主張するためのものか**

- **図3**: 異なるデータセットの割合での性能曲線を示している。完全データセットに基づく曲線との交点がD(N)として定義され、無限データレジームおよび低データレジームにおけるデータ量の基準が設定されている。また、スクラッチからの学習での99%の性能、ファインチューニングでの95%の性能基準も反映されている。この図は、データ量がモデル性能に与える影響を視覚的に表現しており、D(N)の算出過程を説明している。

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/606924/459ed660-7af5-66f0-fc52-8a112ac8dcc7.png)

##   B Supplementary equations

**▼質問(人間)**
<details><summary>質問内容全体はここをクリック</summary>
(論文・記事の各章節を貼り付け)
B Supplementary equations
The relation between total effective data, DE , effective data from transfer, DT , and fine-tuning dataset DF is
shown visually in Figure 1. It’s also shown below for clarity.
total effective data = DE = DT + DF (B.1)
In Figure 2 the vertical axis is the fraction of effective data from transfer. We give the explicit equation for it
below in terms of equation 1.1 and B.1:
fraction effective data from transfer = DT
DF + DT
= k(DF )α−1(N )β
1 + k(DF )α−1(N )β (B.2)

上記の内容に関して下記の質問に回答下さい: (である調で記載、一般的な推測を回答に混入しない事、元文の記載内容に基づいて忠実に回答、回答量は長くなってもOK)
①何についての記載か? + 要旨は何? (要旨は箇条書きで記載、既存手法があれば引用元を記載)
②具体的な処理方法の記載があれば説明下さい。(簡略化せずに全て記載、既存手法があれば引用元を記載)
③改良点・工夫点・テクニック等の記載があれば説明下さい。
④メカニズムの解明・なぜそうなるのか等の記載があれば説明下さい。(記載がなければ回答不要)
⑨具体的な変数名(数式用の記号)の記載を全て列挙して、表にまとめて下さい。(|変数名|説明|次元・型|の表へ)
</details>

**▼生成AIの回答(ChatGPT-4o)**
**①何についての記載か? + 要旨は何?**

この章節では、転移学習における有効データ量と、ファインチューニングに使用されるデータの関係について説明されている。具体的には、転移学習によって得られる有効データの割合と、ファインチューニングに用いるデータ量の関係を定式化し、図を通じて視覚的に表現している。

- 全体の有効データ量 (DE) は、転移学習による有効データ量 (DT) とファインチューニングのデータ量 (DF) の和で表される (図1および式B.1)。
- 転移学習から得られる有効データの割合は、DF と DT の比率に基づき、具体的には k(DF )α−1(N )β という式で表される (図2および式B.2)。(←式は間違い)
- 転移学習による効果が、ファインチューニングのデータ量に対してどのように影響するかを定量的に示している。

**②具体的な処理方法の記載**

処理方法として、まず有効データ量 (DE) の定義が式B.1で示されている。これは、転移学習によって得られるデータ量 (DT) とファインチューニングデータ量 (DF) の単純な和である。この概念は図1で視覚的に示されている。

次に、転移学習から得られる有効データの割合については、式B.2に基づき、ファインチューニングデータ量 (DF) と転移学習によるデータ量 (DT) の比率が k(DF )α−1(N )β という形で定式化されている。式B.2は図2に示され、縦軸に転移学習から得られる有効データの割合、横軸にファインチューニングデータの量を示している。

これにより、ファインチューニングデータ量の増加に伴い、転移学習から得られる有効データの割合がどのように変化するかが視覚的に理解できるようになっている。

**③改良点・工夫点・テクニック等の記載**

この部分では、既存の転移学習に関するデータ効率性の理解を深めるため、転移学習から得られるデータ量の割合を定量化するための工夫が見られる。特に、k(DF )α−1(N )β という式により、ファインチューニングデータ量に依存する形で転移学習の効果をモデル化している点が技術的な工夫として挙げられる。

また、図1と図2の使用によって、数式で示される概念を視覚的に補完しており、データ量と転移学習効果の関係をより直感的に理解できるようにしている。

**④メカニズムの解明・なぜそうなるのか等の記載**

この部分では、転移学習の効果がファインチューニングデータ量の増加に伴って減少するメカニズムを示している。これは、転移学習によって得られる知識が、ファインチューニングのデータセットが少ない場合により強く影響し、大規模なデータセットでは相対的に影響が小さくなることを定量的に示している (式B.2)。この式は、転移学習の有効性がデータ量に依存することを明確に示している。

**⑨具体的な変数名(数式用の記号)の記載**

| 変数名  | 説明                                          | 次元・型           |
|---------|-----------------------------------------------|--------------------|
| DE      | 全体の有効データ量                            | データ量 (数値)     |
| DT      | 転移学習によって得られる有効データ量           | データ量 (数値)     |
| DF      | ファインチューニングに使用されるデータ量       | データ量 (数値)     |
| k       | モデルに依存する係数                          | 定数               |
| α       | データ量に対するスケーリング係数               | 定数               |
| β       | モデルサイズに対するスケーリング係数           | 定数               |
| N       | モデルサイズ (パラメータ数)                   | パラメータ数 (数値) |

以上のように、転移学習におけるデータ効率の定量的な分析が行われている。図1と図2を通じて視覚的な補足がされ、転移学習の有効性とデータ量の関係を理解しやすくする工夫が見られる。

##   C Generating fit for Equation 1.2

**▼質問(人間)**
<details><summary>質問内容全体はここをクリック</summary>
(論文・記事の各章節を貼り付け)
C Generating fit for Equation 1.2
The good fit we found to our data grouped by DF is shown on the left in Figure 10.
We sought out a global fit for our experiments with the goal of generating more insights and increasing
predictive capability. What ended up working was fitting the fits. We noticed that the logit fits on the right of
10 all had approximately the same exponent. So we tried fitting the following equation to the fits.
fraction effective data from transfer = DT
DF + DT
= 1
1 + ( N ∗
N
).38 (C.1)
The fit to N∗ is then used to generate the global fit shown on the left of figure 2 equation 1.1. This fit gives
equal weight to each dataset size, DF , that we fine-tuned on. A similar approach was used for generating the
fit on the right side of the equation.

Figure 10 When we noticed how straight the lines were with individual fits on the left,

Before coming across this fit of fits on the logits of the fraction of effective data from transfer we attempted
to find other regularities in the data. We plotted effective data on it’s own.

Figure 11 Initial plots of effective data were promising, in that it seemed to yield somewhat noisy lines in
log space.

We also looked for patterns in DT /DF . When we normalized DT /DF with D(N ) as shown in Figure 6 we
found the results relatively promising. However, once we saw the straights lines for DT /DE when plotted
with logit axes, we focused entirely on that line of analysis.
We see that the largest model starts to obviously overfit near the end of training. Aside from that, the learning
curves are relatively parallel. We attempted to use this to make predictions of quantitative performance but
found the predictions to be too inaccurate to be worthwhile. However, we still find the qualitative prediction
that fine-tuning learning curves should be very parallel as you scale up to be somewhat useful.

Figure 12 The above models were fine-tuned on 5.5e9 python characters.

上記の内容に関して下記の質問に回答下さい: (である調で記載、一般的な推測を回答に混入しない事、元文の記載内容に基づいて忠実に回答、回答量は長くなってもOK)
①何についての記載か? + 要旨は何? (要旨は箇条書きで記載、既存手法があれば引用元を記載)
②具体的な処理方法の記載があれば説明下さい。(簡略化せずに全て記載、既存手法があれば引用元を記載)
③改良点・工夫点・テクニック等の記載があれば説明下さい。
④メカニズムの解明・なぜそうなるのか等の記載があれば説明下さい。(記載がなければ回答不要)
⑤性能が向上した記載があれば説明下さい。(具体値があれば記載、対応する図/表番号があれば各文末に記載)
⑥表に出来そうな部分があれば表でまとめて下さい。(下に解説を記載、対応する図/表番号があれば記載)
⑨具体的な変数名(数式用の記号)の記載を全て列挙して、表にまとめて下さい。(|変数名|説明|次元・型|の表へ)
⑩図/表があれば、各図/表は何を主張するためのものかを説明下さい。(掲載理由・注目ポイント等)
</details>

**▼生成AIの回答(ChatGPT-4o)**
**①何についての記載か? + 要旨は何?**

この章節では、式1.2に基づいてデータをフィットさせる方法について説明している。特に、転移学習の有効データ割合のフィッティングを通じて、より正確な予測モデルを構築しようとした過程を記載している。

- 実験結果を基に、転移学習の有効データ割合のフィッティングを行い、図10左側に示された良好なフィットを生成している。
- グローバルなフィットを目指し、式C.1による「フィットのフィット」アプローチを採用している。具体的には、各データセットサイズ (DF) に等しい重みを与えてフィッティングを行った。
- ロジット軸でのグラフが比較的直線的であったため、その解析に集中した。
- 大規模モデルがトレーニングの後半で過学習する傾向があり、学習曲線が並行して進むことに着目し、これを定性的に予測するために使用した。

**②具体的な処理方法の記載**

まず、図10の左側に示されているデータは、DF によってグループ化されたデータに対して良好なフィットが得られた。このフィッティングは、転移学習から得られる有効データの割合をより正確に予測するために行われた。

次に、式C.1に基づき、$ \frac{DT}{DF + DT} = \frac{1}{1 + (N^* / N)^{0.38}} $ という形でフィッティングが試みられた。この式は、転移学習による有効データの割合を、ファインチューニングに使用されたデータ量DFとモデルサイズNの関数として表現している。

また、N*へのフィットを使用して、図2に示されたグローバルなフィットを生成している。DFに対して等しい重みを与えることで、このグローバルフィットが達成された。

さらに、DT / DF のパターンを探すために図6の正規化プロセスを行い、その結果が有望であることを確認している。これにより、DT / DE のロジット軸で直線的な関係が見られたため、この方向での解析を続けた。

最後に、大規模なモデルでは、トレーニング後半で過学習が顕著になることが観察されており、学習曲線が並行して進むという定性的な予測がなされている。

**③改良点・工夫点・テクニック等の記載**

本章節での主な改良点は、「フィットのフィット」アプローチである。この手法では、元々のデータフィットに対して、さらなるフィッティングを行うことで、グローバルなフィットを実現している。このアプローチにより、特定のデータセットサイズに対して正確な予測を行いながら、全体としても予測精度が向上することが期待されている。

また、ロジット軸にデータをプロットすることで、データの直線的なパターンに注目し、その後の解析に反映させている点も技術的な工夫として挙げられる。

**④メカニズムの解明・なぜそうなるのか等の記載**

ロジット軸でのプロットが直線的であった理由としては、転移学習から得られるデータ量がファインチューニングデータに対して一定のスケールで変化するためと考えられる。また、学習曲線が並行して進むことは、異なるデータセットサイズにおいてもモデルが同様の挙動を示すことを示唆しており、これはモデルが共通の学習特性を持つためであると考えられる。

**⑤性能が向上した記載**

性能向上に関しては、図10左側で示されているように、転移学習から得られるデータ量のフィットが非常に良好であったことが確認されている。しかし、定量的な性能向上の具体値は記載されていない。

**⑥表に出来そうな部分**

| 項目                          | 内容                                                                 |
|-------------------------------|----------------------------------------------------------------------|
| フィットの対象                | 転移学習から得られる有効データ割合 (DT / (DF + DT))                  |
| フィッティング手法            | フィットのフィット (logit軸で直線性を確認)                            |
| 式                            | $\frac{DT}{DF + DT} = \frac{1}{1 + (N^* / N)^{0.38}}$             |
| データセットサイズへの重み付け | 各DFに対して等しい重みを付与                                          |

**⑨具体的な変数名(数式用の記号)の記載**

| 変数名  | 説明                                          | 次元・型           |
|---------|-----------------------------------------------|--------------------|
| DT      | 転移学習によって得られる有効データ量           | データ量 (数値)     |
| DF      | ファインチューニングに使用されるデータ量       | データ量 (数値)     |
| N       | モデルサイズ (パラメータ数)                   | パラメータ数 (数値) |
| N*      | モデルのフィッティングに使われるパラメータ     | パラメータ (数値)   |

**⑩図/表があれば、各図/表は何を主張するためのものか**

- **図10 (左側)**: データセットDFに基づいて、転移学習から得られる有効データ割合のフィッティング結果を示している。フィットの精度が良好であることを主張している。
- **図10 (右側)**: ロジット軸にプロットした転移学習データのフィッティングが、直線的なパターンを示していることを視覚的に示している。
- **図6**: DT/DF の正規化プロセスにより、転移学習データのフィッティングが改善されていることを示している。

以上のように、転移学習によるデータフィッティングの過程と結果が詳細に記載されている。

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/606924/5009fd04-7dc4-906b-8fc4-f6594477356d.png)

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/606924/d3b73340-989b-7928-dca0-2bfac2f05dff.png)

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/606924/879fdf3a-6956-6f0e-364f-a07845b51a07.png)

##   D Figure 3, including medium data regime

**▼質問(人間)**
<details><summary>質問内容全体はここをクリック</summary>
(論文・記事の各章節を貼り付け)
D Figure 3, including medium data regime
We observe in figure 13 below that the fit given by equation 3.2 breaks down for transfer in these distributions
in the medium data regime D(N ) > .10.

Figure 13 We no longer get a good fit for these models once we leave the low-data regime. We don’t see as
large of a breakdown in fit for models pre-trained on text only. We still only show points for which DT > 0.

We suspect that the behavior is less regular (no longer can be fit to a straight line) in the high data regime for
two reasons:
1. The estimation of effective data through interpolation is poorly conditioned in the high data regime.
The curves in the high data regime in Figure 3 lie nearly on top of each other so small variations in
model performance could have a large effect.
2. As we discuss in Section 6.4, we believe tuning matters more in the high data regime, and we did
relatively little tuning.

上記の内容に関して下記の質問に回答下さい: (である調で記載、一般的な推測を回答に混入しない事、元文の記載内容に基づいて忠実に回答、回答量は長くなってもOK)
①何についての記載か? + 要旨は何? (要旨は箇条書きで記載、既存手法があれば引用元を記載)
②具体的な処理方法の記載があれば説明下さい。(簡略化せずに全て記載、既存手法があれば引用元を記載)
③改良点・工夫点・テクニック等の記載があれば説明下さい。
④メカニズムの解明・なぜそうなるのか等の記載があれば説明下さい。(記載がなければ回答不要)
⑤性能が向上した記載があれば説明下さい。(具体値があれば記載、対応する図/表番号があれば各文末に記載)
⑥表に出来そうな部分があれば表でまとめて下さい。(下に解説を記載、対応する図/表番号があれば記載)
⑩図/表があれば、各図/表は何を主張するためのものかを説明下さい。(掲載理由・注目ポイント等)
</details>

**▼生成AIの回答(ChatGPT-4o)**
**①何についての記載か? + 要旨は何?**

この章節では、図13に基づき、転移学習の中程度のデータ領域 (D(N) > 0.10) で、式3.2に基づくフィッティングが破綻する状況を説明している。また、低データ領域と高データ領域におけるフィッティングの違いについても言及されている。

- 式3.2によるフィットが中程度のデータ領域で崩壊することを示している。
- データが多い領域では、転移学習による有効データの推定が不安定になることが指摘されている。
- チューニングの重要性が高データ領域で増加し、適切なチューニングが行われていないことが問題とされている。
- 低データ領域ではフィッティングがうまく機能する一方で、高データ領域ではモデル性能の小さな変動がフィット結果に大きな影響を与える。

**②具体的な処理方法の記載**

まず、図13に示されるように、中程度以上のデータ領域 (D(N) > 0.10) では、式3.2に基づくフィッティングが不正確になることが確認されている。フィットが崩壊する原因は、主に以下の2つとされている：

1. **高データ領域における有効データの推定が不安定**  
   高データ領域では、図3のカーブが非常に近接しているため、モデル性能のわずかな変動が有効データ量の推定に大きな影響を与える。このため、フィッティングが正確に行われず、結果として破綻する。

2. **チューニングの影響**  
   本研究では高データ領域においてチューニングが十分に行われていないとされており、これがフィッティングの崩壊に寄与しているとされている。特に、セクション6.4で述べられているように、データ量が増加するにつれて、適切なハイパーパラメータ調整が必要になるが、それが欠如していたことがフィットの破綻につながった。

また、図13では、DTが0を超えるポイントのみがプロットされており、低データ領域でのフィットは依然として正確であることが示されている。

**③改良点・工夫点・テクニック等の記載**

この章節での主な工夫点は、高データ領域でのフィットの崩壊を防ぐためのアプローチを検討している点である。特に、データの推定における不安定さに対処するため、チューニングの重要性が指摘されており、ハイデータ領域ではより詳細なチューニングが必要であることが提案されている。

**④メカニズムの解明・なぜそうなるのか等の記載**

フィットが崩壊する理由として、データの推定が不安定である点と、チューニングの不十分さが挙げられている。高データ領域では、モデル性能のわずかな変動が大きな影響を与え、また、データ推定が不安定になる。さらに、データが増加することでチューニングの重要性が増すが、それが適切に行われていないため、フィットが崩壊する。

**⑤性能が向上した記載**

本章節では、性能向上に関する具体的な数値やフィット改善の記載はなく、むしろフィットの崩壊について説明されている。特に中程度のデータ領域では、フィットが低データ領域に比べて悪化していることが図13で示されている。

**⑥表に出来そうな部分**

| 項目                          | 内容                                                                 |
|-------------------------------|----------------------------------------------------------------------|
| フィットの対象                | 転移学習における有効データ量のフィッティング                         |
| フィッティングの破綻領域       | 中程度以上のデータ領域 (D(N) > 0.10)                                |
| フィッティング破綻の原因       | - 有効データ推定の不安定さ                                             |
|                                | - チューニングの不十分さ                                              |
| フィットの改善のための要件     | - 適切なチューニングの実施 (特に高データ領域)                         |
| 図13で示されるフィットの特徴   | - 低データ領域ではフィットが良好であるが、高データ領域では破綻する    |

(↑表と箇条書きが混在する出力になっている、不適)

**⑩図/表があれば、各図/表は何を主張するためのものか**

- **図13**: 転移学習におけるフィットが低データ領域では良好であるが、中程度のデータ領域 (D(N) > 0.10) で崩壊することを示している。特に、データが多くなると、モデルの性能の変動がフィッティングに大きく影響を与えることを視覚的に表現している。  
   また、DTが0を超えるポイントのみがプロットされており、高データ領域でのフィッティング破綻の原因が視覚的に理解できる。

この図は、フィッティング手法の限界を示すものであり、高データ領域においてはさらに工夫が必要であることを強調している。

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/606924/f3fd77ca-3979-4655-1e31-7026f9add54d.png)

:::note info
「⑥表に出来そうな部分」で、表と箇条書きが混在する出力になっている、不適。
:::

##   E Attempt to generate global fit to our from-scratch python runs

**▼質問(人間)**
<details><summary>質問内容全体はここをクリック</summary>
(論文・記事の各章節を貼り付け)
E Attempt to generate global fit to our from-scratch python runs
We attempted to fit global power-laws to the from-scratch python runs, as was done for language models in
[KMH+20] and in more modalities in [HKK+20]. Specifically, we tried to fit Equation 1.5 from [KMH+20]
to runs shown on the left side of Figure 3.
L ≈
[( NC
N
) αN
αD
+ DC
D
]αD
(E.1)

Figure 14 The above fit for models trained on python from-scratch wasn’t a good enough to use as founda-
tion to layer on an additional fit for fine-tuning.

It seems plausible to us that more careful tuning of these experiments would have generated a good fit here,
but the fit was too poor to serve as a foundation for a unified scaling law. It may also be the case that a
modified version of E.1 of the type proposed in [RRBS19] would be more appropriate. By unified scaling
law we mean a function L(N, DF ) for fine-tuning on python with the same coefficients as an L(N, D) fit as
shown in equation E.1 for python models trained from scratch.

上記の内容に関して下記の質問に回答下さい: (である調で記載、一般的な推測を回答に混入しない事、元文の記載内容に基づいて忠実に回答、回答量は長くなってもOK)
①何についての記載か? + 要旨は何? (要旨は箇条書きで記載、既存手法があれば引用元を記載)
②具体的な処理方法の記載があれば説明下さい。(簡略化せずに全て記載、既存手法があれば引用元を記載)
③改良点・工夫点・テクニック等の記載があれば説明下さい。
④メカニズムの解明・なぜそうなるのか等の記載があれば説明下さい。(記載がなければ回答不要)
⑤性能が向上した記載があれば説明下さい。(具体値があれば記載、対応する図/表番号があれば各文末に記載)
⑥表に出来そうな部分があれば表でまとめて下さい。(下に解説を記載、対応する図/表番号があれば記載)
⑩図/表があれば、各図/表は何を主張するためのものかを説明下さい。(掲載理由・注目ポイント等)
</details>

**▼生成AIの回答(ChatGPT-4o)**
**①何についての記載か? + 要旨は何?**

この章節では、Pythonを用いたゼロからの実験に対するグローバルなスケーリング則を適用しようとした試みについて説明している。特に、[KMH+20] における言語モデルのスケーリング則を参考に、Python実験に適用しようとしたが、期待するほどのフィットが得られなかったことが述べられている。

- Pythonを使ったゼロからの実験に対してグローバルなスケーリング則を適用する試みが行われた。
- [KMH+20] に基づく式1.5を使用したが、期待されたフィットは得られなかった。
- より適切なチューニングや式の修正が必要である可能性が示唆されている。
- 統一的なスケーリング則 (fine-tuning用のL(N, DF)がゼロからの実験用L(N, D)と同じ係数を持つもの) の構築を目指していた。

**②具体的な処理方法の記載**

まず、[KMH+20]に基づく式1.5をPython実験に適用しようとしたが、フィットが十分ではなかった。式1.5は以下の形を持つ：

$ L ≈ \left[ \left( \frac{NC}{N} \right)^{\alpha_N} + \left( \frac{DC}{D} \right) \right]^{\alpha_D} $ (式E.1)

この式を、ゼロからPythonで訓練したモデルに適用し、図3の左側に示された実行結果に対するフィットを試みた。フィットの精度が低かったため、この結果を基にさらに微調整やfine-tuningのフィットを重ねることはできなかった。より詳細なチューニングや式の修正が必要であり、例えば[RRBS19]で提案されているような修正版が適している可能性がある。

**③改良点・工夫点・テクニック等の記載**

- **チューニング不足**: 現行の実験において十分なチューニングが行われていなかった点が指摘されている。具体的には、より精密なハイパーパラメータの調整が行われれば、より良いフィットが得られる可能性があると考えられている。
  
- **式の修正提案**: 現在使用している式E.1が完全には適していない可能性があり、[RRBS19]で提案されているような式の修正が適用できることが示唆されている。

**④メカニズムの解明・なぜそうなるのか等の記載**

メカニズムに関しては、現行のフィットが不十分であった理由が2点挙げられている：

1. **チューニング不足**: これが主な要因と考えられており、適切なパラメータ調整が行われていないため、フィットの精度が低下している。
   
2. **式の適合性の問題**: 式E.1がゼロからのPython訓練モデルに完全には適用できない可能性がある。そのため、式の修正が必要であると考えられている。

**⑤性能が向上した記載**

本章節においては、性能向上に関する具体的な数値の記載はない。むしろ、試みたフィッティングが十分でなかったため、改善の余地があることが述べられている。図14では、Pythonをゼロから訓練したモデルに対して行ったフィットが、fine-tuningの基礎としては不十分であったことが示されている。

**⑥表に出来そうな部分**

| 項目                          | 内容                                                                 |
|-------------------------------|----------------------------------------------------------------------|
| 使用したスケーリング則の出典    | [KMH+20]                                                             |
| 使用した式                    | L ≈ $\left( \frac{NC}{N} \right)^{\alpha_N} + \frac{DC}{D} $^{\alpha_D}  |
| フィットが不十分であった理由   | - チューニング不足                                                      |
|                                | - 使用した式が不適切な可能性がある                                        |
| 改良の方向性                  | - より詳細なチューニング                                                  |
|                                | - [RRBS19]で提案されているような式の修正の適用                            |
| 図14で示される結果            | - 現行のフィットがfine-tuningの基礎としては不十分である                    |

**⑩図/表があれば、各図/表は何を主張するためのものか**

- **図14**: Pythonをゼロから訓練したモデルに対して、[KMH+20]の式1.5に基づいたフィットが試みられたが、期待する結果が得られなかったことを示している。この図は、現行のフィッティングがfine-tuningにおける基礎として機能しないことを視覚的に示しており、さらに改善が必要であることを強調している。

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/606924/d4b566df-e910-10e7-5c13-71b7a52a9d48.png)

##   F Addressing potential concern about small amounts of python in text dataset

**▼質問(人間)**
<details><summary>質問内容全体はここをクリック</summary>
(論文・記事の各章節を貼り付け)
F Addressing potential concern about small amounts of python in text dataset
We ran additional experiments to show that the majority of the zero-shot transfer discussed in Section 6.2
was the result from "transfer" from text to python. The zero-shot performance for our larger models was
similar to what we’d expect if we trained from scratch on an amount of python equal to about .3% of our
text dataset in size. Rather than attempt to measure the amount of python in the test dataset, we added a
known amount of python, 0.3%, into pre-training. If we were simply measuring the amount of python in
our natural language dataset, we would have expected the effective amount of python data to go up by a
factor of 2x. Instead, mixing in the 0.3% increased the effective python data by a factor of 4.5x. As a result
of this experiment, we conclude that the majority of what we measured in the previous graphs is in fact
"transfer" from a text distribution to a python distribution rather than the uncontrolled amount of python in
the pre-training distribution.

上記の内容に関して下記の質問に回答下さい: (である調で記載、一般的な推測を回答に混入しない事、元文の記載内容に基づいて忠実に回答、回答量は長くなってもOK)
①何についての記載か? + 要旨は何? (要旨は箇条書きで記載、既存手法があれば引用元を記載)
②具体的な処理方法の記載があれば説明下さい。(簡略化せずに全て記載、既存手法があれば引用元を記載)
③改良点・工夫点・テクニック等の記載があれば説明下さい。
④メカニズムの解明・なぜそうなるのか等の記載があれば説明下さい。(記載がなければ回答不要)
⑤性能が向上した記載があれば説明下さい。(具体値があれば記載、対応する図/表番号があれば各文末に記載)
⑥表に出来そうな部分があれば表でまとめて下さい。(下に解説を記載、対応する図/表番号があれば記載)
⑧具体的な数値の記載を全て列挙して、表にまとめて下さい。(必ず正しく数値を抜き取る事、|数値|説明|の表へ)
</details>

**▼生成AIの回答(ChatGPT-4o)**
**①何についての記載か? + 要旨は何?**

本節は、テキストデータセット内に含まれる少量のPythonコードがゼロショット転移に与える影響についての懸念に対処するために行った追加実験について説明している。特に、ゼロショット転移がテキストデータからPythonへの転移であるか、またはテストデータセットに含まれる自然言語データセット中のPythonコードの影響であるかを検証するための実験が行われた。

- Pythonがテキストデータセットに少量含まれている影響を評価するための追加実験が行われた。
- ゼロショット転移が主にテキストデータからPythonへの転移であることが示された。
- 0.3%のPythonコードを追加して前処理を行うと、Pythonデータの効果的な増加率が予想外に4.5倍に達したことが確認された。
- ゼロショットの性能は、テキストデータセット全体の0.3%に相当する量のPythonをゼロから訓練した場合と類似していた。

**②具体的な処理方法の記載**

まず、ゼロショット転移がテキストデータからPythonデータへの転移であるか、あるいはテストデータセットに自然に含まれているPythonコードの影響であるかを検証するために、次の実験が行われた。元の自然言語データセットに含まれるPythonの量を直接測定するのではなく、あえて0.3%の既知の量のPythonコードを前処理データに追加して、転移効果を観察した。

- 元データセット全体のサイズの0.3%に相当するPythonコードを前処理に追加。
- この操作により、Pythonの効果的なデータ量が2倍に増加すると予想されたが、実際には4.5倍の効果的なデータ量が確認された。

**③改良点・工夫点・テクニック等の記載**

- **データ量の操作**: 元データセットにおけるPythonコードの量を測定する代わりに、既知の量（0.3%）を追加するという工夫が見られる。このアプローチは、Pythonコードの量がモデルに与える影響を明確にするためのものである。
  
- **効果的なデータ量の増加**: 単純に予想される2倍の増加ではなく、実際には4.5倍の効果が見られた点が特に重要であり、これはデータの混入の影響が予想より大きいことを示している。

**④メカニズムの解明・なぜそうなるのか等の記載**

メカニズムとしては、Pythonコードが少量であっても、テキストデータセットに混合することで、その効果が大きく増幅されることが確認されている。特に、予想される2倍の効果ではなく、4.5倍の増加が確認されたことから、Pythonコードの含有量が転移に与える影響が非線形的である可能性がある。

**⑤性能が向上した記載**

性能向上に関する具体的な数値として、0.3%のPythonコードを追加した際、効果的なデータ量が4.5倍に増加した点が示されている。これにより、ゼロショット転移が実際にテキストからPythonへの転移であることが確認された。この実験の結果、過去のグラフで観測されたものは、制御されていない前処理の影響によるものではなく、正しい転移の結果であることが結論づけられている。

**⑥表に出来そうな部分**

| 項目                            | 内容                                                                                  |
|---------------------------------|---------------------------------------------------------------------------------------|
| 前処理データに追加したPythonの割合 | 元データセット全体の0.3%                                                              |
| 予想されるPythonデータ量の増加率 | 2倍                                                                                  |
| 実際のPythonデータ量の増加率     | 4.5倍                                                                                 |
| ゼロショット性能の評価           | 元データセット全体の0.3%に相当するPythonをゼロから訓練した場合の性能と類似した結果を確認 |

**⑧具体的な数値の記載を全て列挙して、表にまとめて下さい**

| 数値  | 説明                                                                                         |
|-------|----------------------------------------------------------------------------------------------|
| 0.3%  | 元データセットに追加したPythonコードの量                                                       |
| 2倍   | 予想される効果的なPythonデータ量の増加率                                                       |
| 4.5倍 | 実際に観測された効果的なPythonデータ量の増加率                                                 |
| 0.3%  | ゼロショット性能が、元データセット全体の0.3%に相当するPythonデータでゼロから訓練した場合と類似したこと |

##   G Analysis of best epoch

**▼質問(人間)**
<details><summary>質問内容全体はここをクリック</summary>
(論文・記事の各章節を貼り付け)
G Analysis of best epoch
An important practical question for fine-tuning is how long one will need to train for before network per-
formance saturates. The short answer is, if the dataset is quite large, a similar length of time as it’d take
from-scratch: 1-10 epochs for code, where epochs generally go down with model size and increased data.

Figure 15 Finetuning on significant amounts of data requires about the same number of epochs as training
from scratch, whereas finetuning on a small data requires 2-5x fewer epochs. Parametrizing in terms of D(N )
makes the patterns appear cleaner.

If the fine-tuning dataset is small, it’s easy to just train it and do early stopping when it begins to obviously
overfit. For our smallest dataset (100,000 tokens) it took 2-5x fewer epochs than it’d take from-scratch. The
Z-shaped curves are a bit surprising, and are somewhat similar in shape to what was observed in [NKB+19].
Another limitation here is that for small amounts of data much of the learning happens during warmup, and
so the learning rate schedule confounds the optimum number of epochs.

上記の内容に関して下記の質問に回答下さい: (である調で記載、一般的な推測を回答に混入しない事、元文の記載内容に基づいて忠実に回答、回答量は長くなってもOK)
①何についての記載か? + 要旨は何? (要旨は箇条書きで記載、既存手法があれば引用元を記載)
②具体的な処理方法の記載があれば説明下さい。(簡略化せずに全て記載、既存手法があれば引用元を記載)
③改良点・工夫点・テクニック等の記載があれば説明下さい。
④メカニズムの解明・なぜそうなるのか等の記載があれば説明下さい。(記載がなければ回答不要)
⑤性能が向上した記載があれば説明下さい。(具体値があれば記載、対応する図/表番号があれば各文末に記載)
⑥表に出来そうな部分があれば表でまとめて下さい。(下に解説を記載、対応する図/表番号があれば記載)
⑩図/表があれば、各図/表は何を主張するためのものかを説明下さい。(掲載理由・注目ポイント等)
</details>

**▼生成AIの回答(ChatGPT-4o)**
**①何についての記載か? + 要旨は何?**

本節は、ファインチューニング時に最適なエポック数に関する実験分析について述べている。特に、データセットの大きさやモデルサイズに応じて必要なエポック数がどの程度変化するのか、また学習曲線のパターンについて考察している。

- ファインチューニングにおける最適エポック数は、データセットの大きさやモデルサイズによって異なる。
- 大規模データセットでは、ゼロから訓練する場合と同様に1～10エポックが必要。
- 小規模データセットでは、ゼロから訓練する場合の2～5倍少ないエポック数で収束する。
- 学習曲線がZ字型になることが観察され、これは[NKB+19]で報告されたものと類似している。

**②具体的な処理方法の記載**

大規模データセットの場合、ファインチューニングはゼロからの訓練と同様に1～10エポックが必要であり、モデルサイズやデータ量が増加するにつれてエポック数は減少する。また、小規模データセットに対しては、早期停止法（early stopping）が利用され、オーバーフィットし始めた時点で訓練が停止される。この方法により、小規模データセットではゼロから訓練する場合よりも2～5倍少ないエポック数で訓練が完了する。

最も小さいデータセット（100,000トークン）に対して行った実験では、2～5倍少ないエポック数で最適な結果が得られた。また、学習率のスケジュールが最適なエポック数を混乱させるため、学習の初期段階（ウォームアップ）で多くの学習が行われることが確認されている。

**③改良点・工夫点・テクニック等の記載**

- **データサイズに応じたエポック数の調整**: 大規模データセットに対しては1～10エポック、小規模データセットに対しては2～5倍少ないエポック数で効果的なファインチューニングが行われている。
- **早期停止法の活用**: 小規模データセットでのオーバーフィットを防ぐために、早期停止法を導入している。
- **学習率スケジュールの考慮**: 特に小規模データセットでは、ウォームアップ段階で多くの学習が進むことを確認し、学習率スケジュールによる混乱を回避するための対策が取られている。

**④メカニズムの解明・なぜそうなるのか等の記載**

学習曲線がZ字型になる現象は、学習が初期段階で急速に進行し、その後徐々に停滞するパターンに起因していると考えられる。これにより、学習率スケジュールやモデルのウォームアップによる影響が最適エポック数に混乱をもたらしている可能性がある。このZ字型の曲線は、以前[NKB+19]で観察されたパターンと類似しているとされている。

**⑤性能が向上した記載**

性能に関して、大規模データセットではゼロから訓練する場合と同様に1～10エポックが必要である一方、小規模データセットでは2～5倍少ないエポック数で同等の結果が得られている。これにより、ファインチューニングに必要な時間が大幅に短縮され、効率的なモデルの調整が可能となっている（図15に対応）。

**⑥表に出来そうな部分**

| 項目                          | 内容                                                                                          |
|-------------------------------|-----------------------------------------------------------------------------------------------|
| 大規模データセットでのエポック数 | ゼロからの訓練と同様に1～10エポックが必要                                                    |
| 小規模データセットでのエポック数 | ゼロからの訓練より2～5倍少ないエポック数で収束                                               |
| 早期停止法の利用               | 小規模データセットでのオーバーフィットを防ぐため、早期停止法を使用                             |
| 学習曲線の形状                 | Z字型の曲線が観察され、初期の急速な進行とその後の停滞が特徴                                    |
| データセット最小サイズ          | 100,000トークン                                                                                |

**⑩図/表があれば、各図/表は何を主張するためのものかを説明下さい**

- **図15**は、大規模データに対するファインチューニングがゼロからの訓練とほぼ同じエポック数を必要とする一方、小規模データでは少ないエポック数で完了することを示している。この図の注目ポイントは、ファインチューニングにおけるデータセットサイズとエポック数の関係を明示的に示しており、エポック数がモデルサイズやデータセットサイズの増加に伴い減少する傾向にあることである。また、小規模データセットでの早期停止法によるエポック数の大幅な削減も視覚化されている。

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/606924/48cf92f1-462d-0b94-d1fe-40bbf565aafb.png)


#   あとがき

##   所感

機械学習についてある程度知っていないと、生成AIに質問しても、その回答内容だけでは理解できないと思います。生成AIの回答は、論文の内容をあまり変えずに、要点をそのまま掻い摘んで回答するような形になっています。(良い意味で論文の要点をそのまま抜き出した形)

##   分かったこと

分かったこと・注目した点を列挙すると:

C章での主な改良点は、「フィットのフィット」アプローチである。この手法では、元々のデータフィットに対して、さらなるフィッティングを行うことで、グローバルなフィットを実現している。このアプローチにより、特定のデータセットサイズに対して正確な予測を行いながら、全体としても予測精度が向上することが期待されている。
また、ロジット軸にデータをプロットすることで、データの直線的なパターンに注目し、その後の解析に反映させている点も技術的な工夫として挙げられる。

データが多い領域では、転移学習による有効データの推定が不安定になることが指摘されている。
チューニングの重要性が高データ領域で増加し、適切なチューニングが行われていないことが問題とされている。
低データ領域ではフィッティングがうまく機能する一方で、高データ領域ではモデル性能の小さな変動がフィット結果に大きな影響を与える。
データ量が増加するにつれて、適切なハイパーパラメータ調整が必要になるが、それが欠如していたことがフィットの破綻につながった。

ゼロショット転移がテキストデータからPythonデータへの転移であるか、あるいはテストデータセットに自然に含まれているPythonコードの影響であるかを検証するために、次の実験が行われた。元の自然言語データセットに含まれるPythonの量を直接測定するのではなく、あえて0.3%の既知の量のPythonコードを前処理データに追加して、転移効果を観察した。

大規模データセットの場合、ファインチューニングはゼロからの訓練と同様に1～10エポックが必要であり、モデルサイズやデータ量が増加するにつれてエポック数は減少する。