逆学習による言語モデルの解析

大規模言語モデルの高い能力を発揮させ、かつ有害な生成を抑えるには、その原因となる学習データの特定が不可欠である。理想的には、各学習データを除いて再学習したモデルを評価することで各データの影響を測ることができるが、計算コストが膨大になり現実的ではない。本稿では学習データを除く代わりに、学習済モデルから各データを逆学習してその影響を測る手法を提案する。本手法は極めて単純で、勾配上昇法で学習データを逆学習し、逆学習後のモデルの性能が悪化するほど、その学習データの影響が大きいと推定する。本手法は既存手法に比べ膨大なメモリやチェックポイントの保存を必要とせず、かつ評価実験で高い性能を示した。