大型語言模型中影響函數的效用

核心概念

影響函數在大型語言模型中表現不佳,其原因包括:1)計算逆Hessian矩陣乘積時的不可避免的近似誤差;2)微調過程中收斂狀態的不確定性;3)影響函數本身的定義,即參數變化並不能準確反映模型行為的變化。

摘要

本文系統地研究了影響函數在大型語言模型(LLM)上的效用。實驗結果表明,影響函數在多數情況下表現不佳。作者進一步分析了其中的原因:

1. 計算逆Hessian矩陣乘積(iHVP)時不可避免會產生近似誤差,隨著數據量和參數規模的增加,這種誤差會越來越大。即使增加迭代次數也無法完全消除這一問題。

2. 微調過程中模型收斂狀態的不確定性,使得很難確定何時應該計算影響函數。模型參數的更新方向可能不再始終指向局部最小值,這進一步加劇了影響函數的不準確性。

3. 影響函數的定義是基於參數變化,而不是模型行為的變化。對於複雜的神經網絡模型,尤其是LLM,參數的變化並不能準確反映模型行為的變化。這種定義本身的局限性可能是影響函數在LLM上表現不佳的根本原因。

作者的研究突出了應用影響函數於LLM的局限性,並呼籲研究社區開發新的方法來識別有影響力的訓練樣本。

統計資料

以下是一些重要的數據統計:

在有害數據識別任務中,使用影響函數的方法準確率最高只有37.5%,而簡單的表示相似度匹配方法可以達到100%的準確率。
在類別歸因任務中,影響函數的準確率最高只有38%,而表示相似度匹配方法仍然可以達到100%的準確率。
在後門觸發檢測任務中,隨著後門觸發的數量增加,影響函數的準確率從94%下降到36%,而表示相似度匹配方法的準確率仍然維持在90%以上。

引述

無

從以下內容提煉的關鍵洞見

Do Influence Functions Work on Large Language Models?

by Zhe Li, Wei ... 於 arxiv.org 10-01-2024

https://arxiv.org/pdf/2409.19998.pdf

深入探究

除了參數變化和模型行為變化之間的不匹配,是否還有其他因素導致影響函數在大型語言模型上表現不佳?

除了參數變化與模型行為變化之間的不匹配外，影響函數在大型語言模型（LLMs）上表現不佳的其他因素包括：

近似誤差：在計算影響函數時，尤其是逆海森矩陣向量乘積（iHVP）的估計，會產生不可避免的近似誤差。由於LLMs的參數空間龐大，準確計算這些值變得極其困難，這導致了影響函數的準確性下降。
不確定的收斂狀態：在微調過程中，模型的收斂狀態不穩定，這使得選擇初始收斂參數變得複雜。當模型未完全收斂時，影響函數的計算可能會受到影響，進而導致結果不可靠。
計算成本：影響函數的計算在計算和內存上都非常密集，這使得在大型語言模型上應用這些方法變得不切實際。即使是使用高效的近似方法，計算時間和資源的需求仍然是個挑戰。
模型架構的複雜性：LLMs的複雜架構和大量參數使得傳統的影響函數方法難以適用，因為這些方法通常是基於簡單的模型假設，無法捕捉到LLMs的行為特徵。

如何設計新的方法來有效地識別大型語言模型中的有影響力的訓練樣本?

設計新的方法來有效識別大型語言模型中的有影響力的訓練樣本可以考慮以下幾個方向：

基於表示的相似性匹配：如RepSim方法，通過計算訓練樣本與驗證樣本之間的表示相似性來識別有影響力的樣本。這種方法不依賴於參數變化，而是直接基於模型的輸出和內部表示進行比較，能夠更好地捕捉樣本之間的關聯性。
結合多種指標：設計一個綜合評估框架，結合多種指標（如梯度相似性、損失變化等）來評估訓練樣本的影響力。這樣可以從多個角度分析樣本對模型行為的影響，從而提高識別的準確性。
使用增強學習：利用增強學習的方法來動態調整訓練樣本的影響力評估，通過反饋機制不斷優化樣本選擇過程。這樣可以根據模型的實際表現來調整影響力的計算，從而提高識別的準確性。
探索新定義的影響函數：研究新的影響函數定義，將其與模型行為的變化直接關聯，而不僅僅依賴於參數變化。這可以通過引入行為指標（如準確率、損失等）來實現，從而更好地捕捉訓練樣本的影響。

對於複雜的神經網絡模型,參數變化是否真的不能反映模型行為的變化?還有其他方法可以更好地捕捉這種關係嗎?

對於複雜的神經網絡模型，參數變化確實不一定能準確反映模型行為的變化。這主要是因為：

過度參數化：在大型模型中，存在多組參數可以導致相似的模型行為，這使得單純依賴參數變化來評估模型行為變得不可靠。這種現象與“彩票假設”有關，即過度參數化的神經網絡更容易找到導致收斂的參數集。
行為與參數的非線性關係：模型的行為可能與參數之間存在非線性關係，這使得簡單的參數變化無法捕捉到行為的變化。
其他方法：可以考慮使用以下方法來更好地捕捉參數變化與模型行為之間的關係：

可視化技術：通過可視化模型的損失地形和參數空間，幫助理解參數變化如何影響模型行為。
敏感性分析：進行敏感性分析，評估不同參數對模型輸出的影響，從而更好地理解參數與行為之間的關係。
基於行為的評估指標：引入基於模型行為的評估指標，如準確率、F1分數等，來直接評估訓練樣本的影響力，而不僅僅依賴於參數變化。
這些方法可以幫助研究人員更全面地理解複雜神經網絡模型的行為，並提高對影響樣本的識別能力。