大型语言模型的“技能混合”:优化数据使用,提升模型能力

大型语言模型(LLM)在自然语言处理领域取得了巨大成功,它们能够熟练掌握各种技能,例如写作、推理、聊天、编码等等。为了实现这些能力,LLM 通常需要在来自不同来源的庞大数据集上进行微调。然而,这些数据集往往具有异质性和不平衡性,给微调过程带来了挑战。如何平衡不同技能的开发,同时确保模型的整体性能,成为了一个关键问题。

本文将介绍一种名为“技能混合”(MIXTURE-OF-SKILLS,MOS)的通用、模型无关的强化学习框架,它能够在微调过程中自动优化数据使用。MOS 通过动态调整对不同数据集的关注程度,确保 LLM 能够全面、有效地发展各种技能。

数据使用优化:为什么重要?

在多个数据集上微调模型时,一个常见挑战是处理数据集的异质性和不平衡性。不同数据集可能具有不同的特点,例如数据规模、数据质量、数据类型等等。这些差异会导致模型在微调过程中难以兼顾所有技能的开发。

传统的做法往往限制数据集的使用,以防止模型被大型数据集“淹没”。然而,这种做法限制了所有可用数据的利用。一些研究尝试通过调整数据集的分布来解决这个问题,但这些方法往往需要大量的超参数调整,并且忽略了数据集之间的相互作用以及模型学习的动态变化。

“技能混合”框架:如何优化数据使用?

为了解决上述问题,本文提出了一种名为“技能混合”(MOS)的强化学习框架。MOS 框架的核心思想是训练一个“评分网络”,它能够根据模型当前的学习状态,动态调整对不同数据集的采样概率。

图 1 展示了 MOS 框架的整体流程。模型在多个数据集上进行微调,每个数据集都包含特定的技能信息。评分网络根据模型当前的学习状态,动态调整对不同数据集的采样概率,从而引导模型更有效地学习。

图 1:技能混合框架概述

MOS 框架的优势:

  • 通用性: MOS 框架适用于各种 LLM 模型和数据集,无需特定模型或数据集的先验知识。
  • 自动优化: MOS 框架能够自动学习最佳数据使用策略,无需人工干预。
  • 多角度评估: MOS 框架使用三种不同的奖励机制来评估数据集的价值,包括可迁移性、难度和学习轨迹。

奖励机制:引导模型学习MOS 框架使用三种不同的奖励机制来评估数据集的价值,从而引导模型更有效地学习:

1. 可迁移性: 数据集之间的相似性越高,它们对模型的贡献就越大。MOS 框架使用余弦相似度来衡量数据集之间的相似性,并将其作为奖励机制之一。

2. 难度: 数据集的难度越高,模型需要投入更多的训练努力才能学好。MOS 框架使用困惑度来衡量数据集的难度,并将其作为奖励机制之一。

3. 学习轨迹: 模型在微调过程中,对不同数据集的学习进度会有所不同。MOS 框架使用指数移动平均来追踪模型的学习轨迹,并将其作为奖励机制之一。

实验结果:显著提升模型性能

为了验证 MOS 框架的有效性,本文在两个常用的基准数据集(MMLU 和 MT-bench)上,使用三种不同的 LLM 模型(QWEN1.5-0.5B、GEMMA-2B 和 LLAMA-3-8B)进行了实验。结果表明,MOS 框架能够显著提升模型的整体性能,并且能够加速模型的训练收敛速度。

表 1:不同模型在不同数据集上的性能比较

模型数据集MOS 框架对照组
QWEN1.5-0.5BMMLU35.1332.82
GEMMA-2BMMLU44.4941.86
LLAMA-3-8BMMLU63.8560.97
QWEN1.5-0.5BMT-bench22.2723.40
GEMMA-2BMT-bench31.5630.88
LLAMA-3-8BMT-bench61.5459.64

未来展望:任务特定微调

除了通用微调之外,MOS 框架还可以应用于任务特定微调。本文提出了一种名为“MOSPEC”的变体,它能够有效地利用各种数据集来完成特定任务。

总结

本文提出了一种名为“技能混合”(MOS)的通用、模型无关的强化学习框架,它能够自动优化数据使用,提升 LLM 的整体性能。MOS 框架通过动态调整对不同数据集的关注程度,确保 LLM 能够全面、有效地发展各种技能。实验结果表明,MOS 框架能够显著提升模型的整体性能,并且能够加速模型的训练收敛速度。

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