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用户意图对齐,无需人工标注,Zephyr-7B 超越 Llama2-Chat-70B
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 2024-01-17
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1.     

内容简介

2.     

该研究目标是创建一个与用户意图更符合的小型语言模型。通过应用蒸馏监督微调(distilled supervised fine-tuning, dSFT)和蒸馏直接偏好优化(distilled direct preference optimization, dDPO)以及利用AI反馈(AI Feedback, AIF)的偏好数据,研究者成功提升了模型的任务准确性和意图对齐度。ZEPHYR-7B模型以7B参数在聊天基准测试中创立了新标准,无需人工注释,且在MT-Bench测试中超过了之前的模型。此方法的优势包括较短的训练时间和无需额外采样,为开放大型语言模型(LLMs)的发展和微调提供了新方向。同时,研究未考虑模型安全性如可能产生有害输出等问题。

2. 核心算法

这个方法的目标是使一个开源的大型语言模型与用户的意图对齐。在这项工作中,研究者们假设可以访问一个更大的教师模型(Teacher Model),该模型可以通过提示生成来查询。他们的目标是产生一个学生模型(Student Model),并且他们的方法遵循与InstructGPT 类似的阶段,如图2所示。

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这幅图描述了一个三步骤的方法来进一步训练和优化AI模型。以下是对每个步骤的详细解释:

这幅图描述了一个三步骤的方法来进一步训练和优化AI模型,以下是对每个步骤的详细解释:

1. dSFT (distilled supervised fine-tuning) 步骤:
① 生成多轮AI对话: 开始于从一个数据集中随机选择一个提示。
② 创建场景: 作为示例,AI被要求为一个关于太空探索的游戏创建一个场景。
LLM (Language Learning Model) 模拟多轮用户-助理交互: LLM对该场景进行多轮的对话生成,模拟真实的用户与助理之间的互动。
这些对话随后被用于监督式微调。

2. AIF (AI Feedback) 步骤:
① 响应生成和AI排序:  
-
从数据集中抽样得到一个提示,例如,“描述如何制作巧克力布朗尼”。
-
4个不同的语言模型生成对此提示的响应。
- GPT-4
(一个先进的语言模型)对这些响应进行评分和排序。

3. dDPO (distilled Direct Preference Optimization) 步骤:
AI偏好的提炼:
-
对于同一个提示,例如,“描述如何制作巧克力布朗尼”,选择最佳响应和另一个随机响应。
-
这两个响应被用于直接偏好优化,其中模型会学习根据反馈数据优化其偏好。
-
在此步骤中,模型尝试理解哪一个响应更受偏好,并对其进行相应的调整。

这三个步骤结合起来形成了一个复杂的AI训练和优化方法。首先通过dSFT进行基础的模型训练,然后通过AIF收集反馈并对模型进行评分和排序,最后通过dDPO根据这些反馈优化模型的偏好。

2.1 蒸馏的有监督微调Distilled Supervised Fine-Tuning (dSFT) 

2.1.1 传统方法

通过对一个高质量instructionsresponses的数据集进行有监督的微调 (SFT) 来完成的。

2.1.2 新的方法

给定可以访问一个教师语言模型的能力,让模型生成instructionsresponses,我们可以直接在这些数据集上进行训练。

dSFT的方法遵循self-instruct协议,该协议要求构建一组种子提示(seed prompts),这些提示代表了多种主题领域。
② 数据集是通过iterative self-prompting(迭代自我提示)来构建的,其中教师模型用于响应一个instruction并根据response优化这个instruction
③ 对于每一个种子提示,首先从教师模型中抽样得到一个response,然后使用一个提示来进行精炼,并再次从教师模型中抽样得到一个新的instruction
④ 最终的目标是得到一个数据集,该数据集包含instructionsresponses的配对,例如:C = {(x1, y1), ..., (xj, yj)}
⑤ 最后,通过SFT方法进行蒸馏。


重点公式-1 :偏好模型

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公式的目的是在训练过程中最大化模型对给定数据集C中的instruction-response pair的对数似然。这有助于模型更好地学习如何回应用户的提示,从而提高其输出质量。

公式说明:(截图来自我准备的思维导图,微信公众号不支持LaTex语法)

IMG_258


2.1.3 举例说明(辅助理解dSFT的执行流程)

1)背景
   
     假设我们正在训练一个简化的语言模型,该模型的任务是对天气相关的问题给出回答。我们想使用 dSFT 方法来进一步优化它。

2)种子提示(seed prompt)
        我们从以下三个种子提示开始:1.  描述今天的天气。2. 明天会下雨吗?3. 本周的气温范围是多少?

3)迭代自我提示

        1步:我们使用已有的教师模型(假设是GPT-4)来响应这些种子提示,假设回答如下:

        1. 对于 "描述今天的天气。",教师模型可能回应 "今天是晴天,温度约为25°C"
        2.
对于 "明天会下雨吗?",教师模型可能回应 "明天有60%的机会下雨。"
        3.
对于 "本周的气温范围是多少?",教师模型可能回应 "本周的气温范围是20°C30°C"

        2步:接下来,基于每一个种子提示和对应的回应,我们生成新的提示。

        1. 基于 "今天是晴天,温度约为25°C",新的提示可能是 "今天的最高和最低温度是多少?"
        2.
基于 "明天有60%的机会下雨。",新的提示可能是 "明天的降雨量预测是多少?"
        3.
基于 "本周的气温范围是20°C30°C",新的提示可能是 "本周哪一天最冷?"

        3步:这些新提示再次被提供给教师模型,并生成对应的回应。这一过程可以反复进行,直到达到所需的数据集大小。

4)最终数据集

在几轮迭代后,我们可能得到以下数据集:

        1. "描述今天的天气。", "今天是晴天,温度约为25°C"
        2. "
明天会下雨吗?", "明天有60%的机会下雨。"
        3. "
本周的气温范围是多少?", "本周的气温范围是20°C30°C" 
       4. "
今天的最高和最低温度是多少?", "最高温度为28°C,最低温度为22°C"
        5. "
明天的降雨量预测是多少?", "预计明天的降雨量为5mm"

        6. "本周哪一天最冷?", "本周五最冷,预计最低温度为20°C"

这就是 dSFT 数据集构建过程的一个简化示例。在实际应用中,种子提示、回应和新提示会更加多样化,而且可能涉及到更复杂的主题和领域。

2.2 基于偏好的AI反馈AI Feedback through Preferences (AIF) 

2.2.1 传统方法

人类反馈 (Human feedback, HF) 可以为对LLM的对齐提供额外的信号,人们通常通过对LLM响应的偏好来给出反馈。

2.2.2 新的方法

对于蒸馏,我们使用教师模型(假设GPT-4)生成的输出的AI偏好。UltraFeedback方法,它使用教师模型为模型输出提供偏好。

2.2.3 AIF 具体步骤
(截图来自我准备的思维导图,微信公众号不支持LaTex语法)

IMG_259

这种方法基本上是为了通过模型的响应获取更好的教师模型反馈。通过对比多个模型的响应,并利用教师模型为这些响应评分,系统可以更好地理解哪些响应更受偏好。这样,模型可以更准确地学习人类的偏好,并据此进行训练和优化。

2.3 蒸馏的直接偏好优化Distilled Direct Preference Optimization (dDPO) 

2.3.1 目标

dDPO的目标是优化一个特定的模型πdSFT,使其能够在一个称为"preference model 偏好模型"中更好地排名预期输出yw相对于其他输出yl。这其实是一个排序问题,我们希望模型能更频繁地选择yw而不是yl

2.3.2 奖励函数

奖励函数定义为 r(x,y),其决定了在给定输入x和输出y的情况下,模型的预测有多好。这个函数利用了一个称为"student language model"的模型。

2.3.3 Direct Preference Optimization (DPO)

传统的技术使用了一种RL方法,先训练奖励,然后采样来计算更新。但DPO采取了一个直接的方法:它直接从所谓的"静态数据"中优化偏好模型。静态数据 (Static Data)是指用户的历史行为数据、购买记录或其他信息,它们不随时间变化。

2.3.4 关键的观察与数学公式

DPO方法的核心是派生两种策略之间的关系:

策略-1: 最优LLM策略π∗

即在给定的条件下最可能导致用户满意的策略。

策略-2: 原始LLM策略πdSFT

这是一个基准策略,可能基于以前的数据或经验来制定。

给定上述策略,奖励函数:

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2.3.5 目标函数

当我们将奖励函数插入到偏好模型中,我们可以得到以下的目标函数:

IMG_261

这个公式基本上表示:我们希望最大化在给定输入x时选择yw而不是yl的可能性。

2.3.6 训练过程

这部分描述了如何使用上述目标函数进行模型训练:

对于每一个 AIF三元组 (x, yw, yl),计算过程如下:

① 在 dSFT 模型中计算 (x, yw) (x, yl) 的概率;

② 在 dDPO 模型中计算 (x, yw) (x, yl) 的概率;

根据上述的 目标函数(公式-1) 计算损失,并进行反向传播更新模型。

2.3.7 举例说明:(辅助理解PPODPO的区别)

假设我们正在训练一个电子游戏中的代理(Agent),代理的任务是在迷宫中寻找宝藏。

1)传统方法:PPO (Proximal Policy Optimization

策略:

        PPO 通过迭代地优化代理的策略来使其更好地在迷宫中寻找宝藏

工作流程:

        ① 代理根据当前的策略在迷宫中行动,收集一系列的经验数据。
       ② 使用这些经验数据来更新策略,使得新策略不会偏离原策略太多(这就是“proximal”的意思)。
        
  重复以上步骤,直到代理能够有效地找到宝藏。

2)新的方法:DPO (Direct Preference Optimization)

策略:

            DPO 直接从已有的静态数据中优化代理的偏好模型。

工作流程:

            ① 假设我们已经有了一堆代理在迷宫中寻找宝藏的历史数据。这些数据包含了在给定状态下,代理的不同行动及其结果。
           
DPO 不直接更新策略,而是更新一个偏好模型,这个模型会预测在给定状态下哪个行动更受代理的偏好(或者说哪个行动更有可能找到宝藏)。
            
③ 根据偏好模型,代理可以选择其认为最佳的行动。这种方法的优点是可以直接从静态数据中学习,不需要像 PPO 那样反复地与环境交互。

出自:https://mp.weixin.qq.com/s/RyfEC7u8O0wO6YyLr1lLlA

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评论
1 评论
冰淇淋控2024/1/17 19:07:38
这个研究很有创新性,为语言模型的发展和微调提供了新思路。不过,安全性问题也不能忽视。
20秒读懂全文
伴读
1. 一句话总结文章摘要:
本文探讨了一种使用蒸馏监督微调、AI反馈和蒸馏直接偏好优化的新方法,旨在创建与用户意图更符合的小型语言模型,同时简化了训练过程并提高了任务准确性和意图对齐度。
2. 关键词:
* 蒸馏监督微调 (Distilled Supervised Fine-tuning, dSFT)
* 蒸馏直接偏好优化 (Distilled Direct P
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