《思考快與慢》中人類的兩種思考方式，屬實是被Meta給玩明白了。

研究人員通過把AI的“慢思考”結(jié)果蒸餾進(jìn)“快思考”，讓Llama2表現(xiàn)提升了257%，變得比GPT4還能打，同時還能降低推理成本。

這里的快慢兩種思考方式，指的就是2002年諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎得主丹尼爾·卡尼曼推廣的系統(tǒng)1和系統(tǒng)2——

簡單說，系統(tǒng)1是簡單無意識的直覺，速度更快；系統(tǒng)2則是復(fù)雜有意識的推理，準(zhǔn)確性更強(qiáng)。

Meta所做的“蒸餾”，就是用系統(tǒng)2生成數(shù)據(jù)，然后對用系統(tǒng)1推理的模型進(jìn)行微調(diào)。

有網(wǎng)友看了后表示，這種模式和人類很像，一旦解決了一個難題，再解決（相似的問題）就變得簡單了。

將系統(tǒng)2蒸餾到系統(tǒng)1

對于大模型而言，模仿人類的“系統(tǒng)2”的方式有很多種，在模型中所處的環(huán)節(jié)也不盡相同，這里作者一共研究了四種：

• CoT，即Chain of Thought，思維鏈，從提示詞入手讓模型逐步思考。
• S2A，即System 2 Attention，由Meta自己提出，直接修改了模型的注意力機(jī)制，屏蔽與任務(wù)無關(guān)的信息。
• RaR，即Rephase and Respond，先對問題進(jìn)行重新表述，再根據(jù)重述后的問題生成答案。
• BSM，即Branch-Solve-Merge，將復(fù)雜任務(wù)分解為多個分支，針對每個分支獨立生成評分，再將各個分支的評分綜合。

但從整體流程上看則是殊途同歸，各種“系統(tǒng)2方法”都會在未標(biāo)注數(shù)據(jù)集上生成推理結(jié)果。

在這過程當(dāng)中，模型會在給出結(jié)果的同時生成詳細(xì)的中間推理步驟，但研究人員只保留最終的輸出結(jié)果。

然后就得到了輸入-系統(tǒng)2輸出的數(shù)據(jù)對，可以視為一種無監(jiān)督的“偽標(biāo)簽”，將這些數(shù)據(jù)對收集起來，就形成初步的蒸餾數(shù)據(jù)集。

當(dāng)然了，這步得到的數(shù)據(jù)還不能直接拿來微調(diào)系統(tǒng)1模型，需要進(jìn)行過濾以確保其擁有足夠高的質(zhì)量。

過濾的具體依據(jù)，是一致性和魯棒性。

一致性篩選當(dāng)中，對每個輸入樣本，都會用系統(tǒng)2模型采樣生成多個輸出，然后通過多數(shù)投票等方法進(jìn)行比較，如果大多數(shù)都一致，則認(rèn)為該輸出是可靠的；

魯棒性篩選是對一個輸入樣本進(jìn)行適當(dāng)?shù)臄_動，如改變無關(guān)細(xì)節(jié)、調(diào)整詞序等，然后觀察系統(tǒng)2模型在擾動前后的輸出是否一致。

篩選后的高質(zhì)量蒸餾數(shù)據(jù)，就可以對系統(tǒng)1模型進(jìn)行無監(jiān)督微調(diào)了。

微調(diào)過程可以看作是一種知識蒸餾，但又與與傳統(tǒng)的知識蒸餾不同，這里兩種系統(tǒng)使用的是同一個基礎(chǔ)模型。

系統(tǒng)1模型的目標(biāo)是直接學(xué)到系統(tǒng)2模型的輸出行為，而不是中間的復(fù)雜推理過程，在后續(xù)推理時也不需要執(zhí)行系統(tǒng)2的推理步驟，而是直接生成輸出。

但從輸出質(zhì)量上來看，表現(xiàn)卻能接近系統(tǒng)2模型，也就是實現(xiàn)了系統(tǒng)2能力向系統(tǒng)1的轉(zhuǎn)移。

那么，為什么要專門收集數(shù)據(jù)去微調(diào)系統(tǒng)1模型，而不直接用系統(tǒng)2模型推理呢，作者也給出了解釋。

道理其實很簡單，從系統(tǒng)2的另一個名字“慢系統(tǒng)”當(dāng)中，很容易就能看出答案：

因為系統(tǒng)2的速度慢，在實時交互、移動設(shè)備部署等場景下，模型的延遲可能是無法接受的。

另外，由于需要輸出完整的推理過程，系統(tǒng)2輸出的token長度也是系統(tǒng)1的數(shù)百倍。

就像開頭那位網(wǎng)友說的，系統(tǒng)2把復(fù)雜的推理解決了，再將數(shù)據(jù)喂給系統(tǒng)1，問題對其而言也會變得容易。

從表現(xiàn)上看，這樣的模式也確實讓系統(tǒng)1模型的表現(xiàn)大幅進(jìn)步，甚至超過了真·系統(tǒng)2模型。

讓Llama2超越GPT-4

針對前面四種不同的系統(tǒng)2方法，研究人員分別使用不同的數(shù)據(jù)集，在不同的任務(wù)上進(jìn)行了測試。

針對BSM方法，作者采用的數(shù)據(jù)集是Open Assistant 2和MT-bench，評估了模型作為“評判者”時的表現(xiàn)。

可以看到，在兩個數(shù)據(jù)集中，Llama-2的表現(xiàn)（人類一致性）分別從32.0%和28.1%，提高到了58.4%和72.4%，最高增幅達(dá)到了257%，比CoT方法更加有效。

而且，微調(diào)后的模型均超過了系統(tǒng)1版的GPT-4，甚至達(dá)到了GPT-4配合CoT的水準(zhǔn)。

同時（改變選項位置后的）不一致性也大幅降低，而且和系統(tǒng)2相比，Token數(shù)量少到幾乎可以忽略不計。

同時針對MT-Bench不同的子類任務(wù)，作者也分別分析了各種方法的人類一致性。

接下來是S2A方法，它主要解決的是模型偏見問題，因此評估時采用了帶偏見的TriviaQA任務(wù)。

結(jié)果蒸餾后的準(zhǔn)確率達(dá)到81.3%，超過了原始S2A的76%，生成的token數(shù)量也從147個減少到了56個。

RaR的測試目標(biāo)則是完成一些推理任務(wù)，這里作者測試了Last letter concatenation和Coin flip。

在Letter任務(wù)中，蒸餾后的系統(tǒng)模型準(zhǔn)確率從30%飛升到了98%，也超過了系統(tǒng)1自蒸餾的69.5%，同時也優(yōu)于原始的RaR方式。

而在Coin flip任務(wù)里，蒸餾后的準(zhǔn)確率達(dá)到 75.69%，也與接近2-步原始RaR的77.2%接近，但生成的token數(shù)量大幅減少。

不足的一點是，CoT的蒸餾效果與另外三種大相徑庭，作者發(fā)現(xiàn)，在數(shù)學(xué)推理任務(wù)上，CoT的推理能力很難遷移到系統(tǒng)1當(dāng)中。

在GSM8K數(shù)據(jù)集上，蒸餾后的模型在k=1時準(zhǔn)確率僅為7.13%，k=10時也只有7.35%，甚至不如沒蒸餾之前的版本。

所以，作者認(rèn)為，接下來的研究目標(biāo)是進(jìn)一步明確這種蒸餾的應(yīng)用場合，找到更類似于人類學(xué)習(xí)的方式。

論文地址：https://arxiv.org/abs/2407.06023

參考鏈接：https://x.com/emollick/status/1810659417634869610。