LLMのためのフォーカルロス：未開拓の可能性か、隠れた落とし穴か？

この投稿は、次のトークン予測における固有のクラスの不均衡を考慮して、LLMトレーニングにおけるフォーカルロスの適用可能性について妥当な疑問を提起しています。フォーカルロスは、まれなトークンのパフォーマンスを向上させる可能性がありますが、全体的なperplexityへの影響と計算コストを慎重に検討する必要があります。ラベルスムージングや階層的ソフトマックスなどの既存の技術と比較して、その有効性を判断するには、さらなる研究が必要です。

• •フォーカルロスは、難しい例に焦点を当てることで、クラスの不均衡に対処するように設計されています。
• •LLMトレーニングには、次のトークンを予測することが含まれており、これは高度に不均衡な分類タスクと見なすことができます。
• •LLMの事前トレーニングにおけるフォーカルロスの有効性は、ほとんど未調査のままです。