人人都知，讓ChatGPT稱(chēng)霸天下的秘密武器，就是人類(lèi)反饋強(qiáng)化學(xué)習(xí)（RLHF）。

而現(xiàn)在，Meta AI等機(jī)構(gòu)的爆火研究LIMA直接打破這一規(guī)則，直言RLHF并沒(méi)有那么重要！

論文一出，直接在AI圈炸了鍋！

就連LeCun忍不住發(fā)推炫一番：LIMA：LLaMa-65B+1000監(jiān)督樣本=GPT-4/Bard級(jí)別的性能。

正如標(biāo)題所稱(chēng)，LIMA是「Less is More for Alignment」，暗示著一個(gè)強(qiáng)大的預(yù)訓(xùn)練AI模型，通過(guò)幾個(gè)樣本就足以實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量的結(jié)果。

而LIMA僅在1000個(gè)精心挑選的樣本上微調(diào)LLaMa-65B，而且無(wú)需RLHF，就實(shí)現(xiàn)了與GPT-4和Bard相媲美的性能。

論文地址：https://arxiv.org/abs/2305.11206

論文中，研究人員將這一突破稱(chēng)為「表面對(duì)齊假設(shè)」（Superficial Alignment Hypothesis）。

實(shí)驗(yàn)證明了，大語(yǔ)言模型在預(yù)訓(xùn)練階段就已習(xí)得大部分知識(shí)，僅用有限的指令微調(diào)數(shù)據(jù)，足以教會(huì)模型產(chǎn)生高質(zhì)量的內(nèi)容。

高質(zhì)量的數(shù)據(jù)就可以克服小樣本量？訓(xùn)練這樣模型的成本是多少，這是否意味著小型LLM玩家可以與OpenAI/谷歌競(jìng)爭(zhēng)？

還有網(wǎng)友質(zhì)疑，GPT-4在57%情況中擊敗LIMA，還能說(shuō)性能相當(dāng)？

RLHF并非王者？

大語(yǔ)言模型經(jīng)過(guò)預(yù)訓(xùn)練，能在大規(guī)模上預(yù)測(cè)下一個(gè)token，讓其學(xué)習(xí)通用表征。這些表征可以轉(zhuǎn)移到幾乎任何語(yǔ)言理解或生成任務(wù)中。

為了實(shí)現(xiàn)這種轉(zhuǎn)移，人們已經(jīng)提出各種「對(duì)齊」語(yǔ)言模型的方法，主要側(cè)重在百萬(wàn)級(jí)token上進(jìn)行指令調(diào)優(yōu)。

而最近采用較多的是，從人類(lèi)反饋中進(jìn)行強(qiáng)化學(xué)習(xí)（RLHF）。這些反饋便是在與人類(lèi)標(biāo)注者進(jìn)行數(shù)百萬(wàn)次互動(dòng)中收集的。

ChatGPT令人深刻的表現(xiàn)，主要?dú)w功于RLHF。根據(jù)OpenAI的思路，RLHF分為三步。

然而，現(xiàn)有的對(duì)齊方法代價(jià)是高昂的，需要大量算力，以及專(zhuān)門(mén)的數(shù)據(jù)才能實(shí)現(xiàn)像ChatGPT一樣的性能。

Meta AI卻要逆行其道，證明了，一個(gè)預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型可以通過(guò)簡(jiǎn)單地微調(diào)精心挑選的1000個(gè)樣本，就能實(shí)現(xiàn)強(qiáng)大的性能。

在此，研究人員提出「表面對(duì)齊假設(shè)」（Superficial Alignment Hypothesis），假設(shè)「對(duì)齊」可以是一個(gè)簡(jiǎn)單的過(guò)程，。

在這個(gè)過(guò)程中，模型的知識(shí)和能力幾乎完全是在預(yù)訓(xùn)練期間學(xué)習(xí)的，而「對(duì)齊」只告訴模型學(xué)習(xí)與用戶(hù)交互的風(fēng)格或格式

為了驗(yàn)證這個(gè)假設(shè)，Meta等研究者挑選了1000個(gè)近似于真實(shí)用戶(hù)提示，以及高質(zhì)量響應(yīng)的樣本。

他們從其他研究論文、WikiHow、StackExchange和Reddit等來(lái)源進(jìn)行手動(dòng)挑選，訓(xùn)練數(shù)據(jù)的總量大約是750,000個(gè)token。

訓(xùn)練提示（輸入）、響應(yīng)（輸出）以及測(cè)試提示的來(lái)源

此外，研究者手動(dòng)編寫(xiě)了250個(gè)提示和響應(yīng)的樣本，同時(shí)對(duì)任務(wù)的多樣性進(jìn)行了優(yōu)化。

最后，研究人員對(duì)預(yù)訓(xùn)練LLaMa 65B模型在1000個(gè)樣本集上進(jìn)行微調(diào)，并進(jìn)行了人類(lèi)評(píng)估。

評(píng)估結(jié)果

Meta將LIMA與5個(gè)模型基準(zhǔn)進(jìn)行了比較：（在2023年4月期間，對(duì)所有基準(zhǔn)的響應(yīng)進(jìn)行了采樣）

Alpaca 65B——利用52,000個(gè)樣本對(duì)LLaMa 65B微調(diào)后得到的大模型

DaVinci003——基于RLHF訓(xùn)練的大語(yǔ)言模型

Bard——基于谷歌的PaLM模型

Claude——通過(guò)強(qiáng)化學(xué)習(xí)Constitutional AI訓(xùn)練的52B參數(shù)模型

GPT-4——目前使用RLHF訓(xùn)練的最強(qiáng)的模型

為了比較LIMA和其他SOTA模型，Meta為每個(gè)測(cè)試提示生成一個(gè)單一的響應(yīng)。

然后，要求人類(lèi)參與者將LIMA的輸出與每個(gè)基準(zhǔn)進(jìn)行比較，并標(biāo)記他們更喜歡哪一個(gè)。

在人類(lèi)偏好研究中，盡管Alpaca 65B的訓(xùn)練數(shù)據(jù)量是LIMA的52倍，但它產(chǎn)生的輸出往往比LIMA的不如人意。

讓人大跌眼鏡的是，DaVinci003也是同樣的情況，雖然程度較小。該模型使用了RLHF進(jìn)行訓(xùn)練，這本應(yīng)是一種更優(yōu)越的對(duì)齊方法。

而B(niǎo)ard在42%的時(shí)間中，其產(chǎn)生的回答優(yōu)于LIMA。這也意味著，剩下的58%時(shí)間里，LIMA的響應(yīng)至少和Bard一樣優(yōu)秀。

最后，研究者發(fā)現(xiàn)，雖然Claude和GPT-4通常表現(xiàn)得比LIMA更好，但在一些情況下，LIMA實(shí)際上能產(chǎn)生更好的回答。

另外，諷刺的是，在GPT-4的偏好研究中，有19%的時(shí)間，GPT-4更喜歡LIMA的輸出。

「表面對(duì)齊假設(shè)」

Meta將這一發(fā)現(xiàn)定義為「表面對(duì)齊假設(shè)」（Superficial Alignment Hypothesis）。

它表明，所謂預(yù)訓(xùn)練后的對(duì)齊階段，主要是讓模型學(xué)會(huì)一種特定的風(fēng)格或格式，這種風(fēng)格或格式在與用戶(hù)交互時(shí)可以被模型回憶起來(lái)。

因此，「微調(diào)」更多是關(guān)于風(fēng)格，而不是實(shí)質(zhì)。

LIMA的結(jié)果表明，實(shí)際上，利用簡(jiǎn)單的方法就可以解決對(duì)齊和微調(diào)AI模型這類(lèi)復(fù)雜問(wèn)題。

這與諸如OpenAI的RLHF那些，特別繁瑣和復(fù)雜的微調(diào)過(guò)程，形成了鮮明的對(duì)比。

不過(guò)，LIMA也不是萬(wàn)能的。Meta認(rèn)為，該方法存在兩個(gè)明顯的局限：

第一，用高質(zhì)量的示例構(gòu)建數(shù)據(jù)集是一種非常具有挑戰(zhàn)性的方法，很難擴(kuò)展。

第二，LIMA并不像已經(jīng)有產(chǎn)品的模型那樣強(qiáng)大，比如GPT-4。

團(tuán)隊(duì)表示，雖然LIMA的生成結(jié)果，在大部分情況下質(zhì)量都很高。但一個(gè)「對(duì)抗性的提示」或一個(gè)「不走運(yùn)的樣本」，依然會(huì)讓模型產(chǎn)生不理想的答案。

Yann LeCun對(duì)GPT-4和類(lèi)似模型背后努力的相對(duì)貶值采取了務(wù)實(shí)的看法。

他將大型語(yǔ)言模型看作是近期的一個(gè)元素，至少在中期內(nèi)不會(huì)「在沒(méi)有重大變化」的情況下發(fā)揮作用。

以上，主要評(píng)估是根據(jù)最先進(jìn)的模型對(duì)LIMA進(jìn)行評(píng)估，但需要明確的是，其中一些模型實(shí)際上已經(jīng)在訓(xùn)練期間使用了數(shù)百萬(wàn)真實(shí)用戶(hù)的提示。

對(duì)此，研究人員通過(guò)手動(dòng)分析50個(gè)隨機(jī)示例來(lái)進(jìn)行絕對(duì)的評(píng)估。

并將每個(gè)示例標(biāo)記成3個(gè)類(lèi)別：Fail，響應(yīng)不符合提示符的要求；Pass，響應(yīng)符合；Excellent，對(duì)提示提供了優(yōu)秀的響應(yīng)。

實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，50%的LIMA回答被認(rèn)為是優(yōu)秀的，它能夠遵循所有的50個(gè)分析提示中的44個(gè)。

如下，LIMA針對(duì)育兒建議和生成食譜的示例進(jìn)行的輸出。

另外，一個(gè)僅在1000個(gè)樣本上微調(diào)的模型在多輪對(duì)話(huà)中表現(xiàn)又如何？

在零樣本上，LIMA的響應(yīng)出奇地連貫，并引用了前面對(duì)話(huà)的信息。在10次對(duì)話(huà)中，LIMA有3次未能遵循提示。

為了提高對(duì)話(huà)能力，研究人員收集了30個(gè)多輪對(duì)話(huà)。其中10個(gè)是由作者手動(dòng)編寫(xiě)，20個(gè)來(lái)自Stack Exchange，并根據(jù)助手風(fēng)格進(jìn)行編輯。

研究者使用組合的1,030個(gè)示例對(duì)預(yù)訓(xùn)練模型進(jìn)行微調(diào)，得到一個(gè)新版本的LIMA，并針對(duì)相同的提示進(jìn)行了10次實(shí)時(shí)對(duì)話(huà)。

實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)加入這30個(gè)示例后生成質(zhì)量顯著提升，優(yōu)質(zhì)響應(yīng)比例從45.2％提高到76.1％！

LIMA如何以「少」勝「多」

團(tuán)隊(duì)通過(guò)消融實(shí)驗(yàn)，研究了訓(xùn)練數(shù)據(jù)多樣性、質(zhì)量和數(shù)量的影響。

Meta發(fā)現(xiàn)，為了對(duì)齊目的，提高輸入多樣性和輸出質(zhì)量有可測(cè)量的正面效應(yīng)，而單獨(dú)增加數(shù)量卻沒(méi)有。

實(shí)驗(yàn)設(shè)置

團(tuán)隊(duì)在各種數(shù)據(jù)集上微調(diào)了一個(gè)擁有70億參數(shù)的LLaMa模型，并控制了相同的超參數(shù)。

團(tuán)隊(duì)對(duì)每個(gè)測(cè)試集提示抽取5個(gè)回應(yīng)，并通過(guò)讓ChatGPT（GPT-3.5 Turbo）在1-6的Likert量表上評(píng)級(jí)回應(yīng)的幫助性來(lái)評(píng)估回應(yīng)質(zhì)量。

多樣性

為了測(cè)試提示多樣性的影響，同時(shí)控制質(zhì)量和數(shù)量，團(tuán)隊(duì)比較了在質(zhì)量過(guò)濾后的Stack Exchange數(shù)據(jù)和wikiHow數(shù)據(jù)上的訓(xùn)練效果。

圖5顯示，更多樣的Stack Exchange數(shù)據(jù)顯著提升了模型的性能。

質(zhì)量

為了測(cè)試響應(yīng)質(zhì)量的影響，團(tuán)隊(duì)從Stack Exchange抽取了2000個(gè)沒(méi)有任何質(zhì)量或風(fēng)格過(guò)濾的示例，并比較了在這個(gè)數(shù)據(jù)集和過(guò)濾后的數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練的模型。

圖5顯示，在過(guò)濾和未過(guò)濾的數(shù)據(jù)源上訓(xùn)練的模型之間存在著0.5點(diǎn)的差異。

數(shù)量

在眾多機(jī)器學(xué)習(xí)設(shè)置中，都會(huì)采用增加示例數(shù)量的策略，來(lái)提升性能。

為了測(cè)試其影響，團(tuán)隊(duì)從Stack Exchange中抽取了呈指數(shù)增長(zhǎng)的訓(xùn)練集。

但實(shí)際上，如圖6所示，數(shù)據(jù)翻倍的訓(xùn)練集并未改善響應(yīng)質(zhì)量。

如此一來(lái)也暗示了，對(duì)齊的規(guī)模法則不必然只受數(shù)量影響，而更可能是在保持高質(zhì)量響應(yīng)的同時(shí)，提升提示的多樣性。

作者介紹

Chunting Zhou是Meta AI的一名研究科學(xué)家。

2022年5月，她在卡內(nèi)基梅隆大學(xué)語(yǔ)言技術(shù)研究所獲得博士學(xué)位，在那里從事自然語(yǔ)言處理工作，導(dǎo)師是Graham Neubig。Zhou的主要研究興趣在于自然語(yǔ)言處理和機(jī)器學(xué)習(xí)的交叉領(lǐng)域，并對(duì)開(kāi)發(fā)對(duì)分布變化具有魯棒性的方法感興趣，目的是學(xué)習(xí)模型能夠在各種群體中表現(xiàn)統(tǒng)一。

此外，Zhou還研究生成模型，及其在自然語(yǔ)言處理任務(wù)中的應(yīng)用。

參考資料：

https://arxiv.org/abs/2305.11206