Verbessern der Robustheit großer Sprachmodelle durch Konsistenzausrichtung

Core Concepts

Großen Sprachmodellen fehlt es noch an Robustheit, da sie bei geringfügigen Änderungen der formulierten Anweisungen stark inkonsistente Antworten generieren können. Dieser Artikel präsentiert ein zweistufiges Trainingsverfahren, das die Robustheit durch instruktionserweiterte überwachte Feinabstimmung und Konsistenzausrichtung verbessert.

Abstract

Der Artikel untersucht die Robustheit großer Sprachmodelle (LLMs) in Bezug auf die Konsistenz der generierten Antworten. Es wird ein neuartiges zweistufiges Trainingsverfahren vorgestellt, um die Robustheit von LLMs zu verbessern: Instruktionserweiterte überwachte Feinabstimmung (SFT (IA)): Paraphrasierung der originalen Instruktionen, um ähnliche Instruktionen zu erhalten Verwendung der paraphrasierten Instruktionen zusammen mit den originalen Antworten zum Feinabstimmen des Modells Konsistenzausrichtungstraining (CAT): Generierung mehrerer Antworten für eine Eingabe basierend auf den paraphrasierten Instruktionen Bewertung der Antworten anhand von Selbstbelohnungen, die den Erwartungstyp und die Korrektheit der Antworten erfassen Optimierung des Modells, um die Präferenz für besser bewertete Antworten zu lernen Die Experimente auf öffentlich verfügbaren Modellen wie Vicuna und LLaMA2 zeigen, dass das vorgeschlagene Trainingsverfahren die Robustheit und Generalisierungsfähigkeit beim Befolgen von Instruktionen deutlich verbessert.

Stats

Die Konsistenzrate (CR) der aktuellen LLMs liegt zwischen 0,5735 und 0,8303. Die maximale Konsistenzrate (MCR) der aktuellen LLMs liegt zwischen 0,7129 und 0,8804.

Quotes

"Großen Sprachmodellen (LLMs) fehlt es noch an Robustheit, da sie bei geringfügigen Änderungen der formulierten Anweisungen stark inkonsistente Antworten generieren können." "Wir präsentieren ein zweistufiges Trainingsverfahren, das die Robustheit durch instruktionserweiterte überwachte Feinabstimmung und Konsistenzausrichtung verbessert."

Key Insights Distilled From

Improving the Robustness of Large Language Models via Consistency Alignment

by Zhao Yukun,Y... at arxiv.org 03-22-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.14221.pdf

Deeper Inquiries

Wie könnte man die Vielfalt und Qualität der paraphrasierten Instruktionen weiter verbessern, um die Robustheit der Modelle noch stärker zu erhöhen?

Um die Vielfalt und Qualität der paraphrasierten Instruktionen zu verbessern und damit die Robustheit der Modelle weiter zu erhöhen, könnten folgende Ansätze verfolgt werden: Menschliche Überprüfung: Einbeziehung von menschlichen Experten, um die Qualität der paraphrasierten Instruktionen zu bewerten und sicherzustellen, dass sie semantisch äquivalent sind. Diversität der Datensätze: Erweiterung der Datensätze, um eine breitere Palette von Verbalisierungen für die gleiche Anweisung abzudecken und so die Vielfalt der Trainingsdaten zu erhöhen. Automatisierte Generierung: Implementierung von Algorithmen zur automatisierten Generierung von paraphrasierten Instruktionen, um die Effizienz und Vielfalt der Trainingsdaten zu steigern. Berücksichtigung von Kontext: Einbeziehung des Kontexts der Anweisungen, um sicherzustellen, dass die paraphrasierten Instruktionen in verschiedenen Situationen angemessen sind. Feedback-Schleifen: Implementierung von Feedback-Schleifen, um die Qualität der paraphrasierten Instruktionen kontinuierlich zu verbessern, basierend auf den Leistungen des Modells. Durch die Implementierung dieser Ansätze könnte die Vielfalt und Qualität der paraphrasierten Instruktionen gesteigert werden, was wiederum die Robustheit der Modelle verbessern würde.

Welche Auswirkungen hätte es, wenn die Selbstbelohnungen durch menschliche Bewertungen ersetzt würden?

Wenn die Selbstbelohnungen durch menschliche Bewertungen ersetzt würden, könnte dies folgende Auswirkungen haben: Subjektivität: Menschliche Bewertungen sind subjektiver als Selbstbelohnungen, da sie von individuellen Meinungen und Interpretationen abhängen. Dies könnte zu Inkonsistenzen und Bias führen. Höhere Qualität: Menschliche Bewertungen könnten eine höhere Qualitätssicherung bieten, da sie menschliche Intuition und Erfahrung einbeziehen, um die Leistung des Modells zu bewerten. Zeitaufwand: Die Verwendung von menschlichen Bewertungen könnte zeitaufwändiger sein als die automatisierte Generierung von Selbstbelohnungen, da menschliche Überprüfungen mehr Ressourcen erfordern. Genauigkeit: Menschliche Bewertungen könnten genauere und nuanciertere Einschätzungen der Modellleistung bieten, insbesondere in komplexen oder mehrdeutigen Situationen. Konsistenz: Menschliche Bewertungen könnten zu einer konsistenteren Beurteilung der Modellleistung führen, da sie auf menschlichen Standards und Richtlinien basieren. Insgesamt könnten menschliche Bewertungen eine höhere Qualitätssicherung und Genauigkeit bieten, aber auch mit höherem Aufwand und potenzieller Subjektivität verbunden sein.

Wie könnte man die Konsistenzausrichtung mit anderen Methoden zur Verbesserung der Modellausrichtung kombinieren, um eine noch umfassendere Robustheit zu erreichen?

Um eine noch umfassendere Robustheit zu erreichen, könnte die Konsistenzausrichtung mit anderen Methoden zur Verbesserung der Modellausrichtung kombiniert werden: Datenanreicherung: Integration von Datenanreicherungstechniken, um die Vielfalt und Qualität der Trainingsdaten zu erhöhen und die Modellleistung zu verbessern. Transferlernen: Nutzung von Transferlernen, um Wissen aus verwandten Aufgaben oder Domänen zu übertragen und die Modellgeneralisierungsfähigkeiten zu stärken. Ensemble-Methoden: Implementierung von Ensemble-Methoden, um die Vorhersagen mehrerer Modelle zu kombinieren und die Robustheit durch Konsensbildung zu erhöhen. Aktives Lernen: Einbeziehung von aktiven Lernstrategien, um gezielt informative Trainingsdaten auszuwählen und die Effizienz der Modellanpassung zu steigern. Erweiterte Evaluierung: Durchführung einer erweiterten Evaluierung, die über die Konsistenz hinausgeht, um die Modellleistung in Bezug auf verschiedene Metriken und Benchmarks zu bewerten. Durch die Kombination der Konsistenzausrichtung mit diesen Methoden könnte eine umfassendere Robustheit erreicht werden, die die Leistungsfähigkeit und Zuverlässigkeit der Modelle in verschiedenen Szenarien weiter verbessert.