擊敗整個羊駝家族，Meta AI自對齊新方法只需極少人工標注數據
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人工標注數據告急？
Mata新方法僅用少量種子數據，就構建了一個高質量的指令遵循（ instruction following）語言模型。
換言之，大語言模型需要大量人工標注的指令數據進行微調，而現在模型可自動從網絡語料庫未標記的文本中推理出指令。
然后用自己生成的指令數據進行訓練，堪比自產自銷。
并且用這種方法訓練出的模型在Alpaca基準測試上，超越開源羊駝及其一系列衍生模型。
LeCun發推認為該研究在模型自對齊方面具有轟動性：
用網友的一句話總結：
羊駝開始自我訓練了。
兩句話總結是這樣嬸兒的：
原本需要指令>響應數據集（需要人工標注），現在只需要簡單訓練一個“反向模型”做響應>指令。任何文本可隨意轉換為指令數據集。
還有網友發出靈魂拷問：
是只有我一個人，覺得這看起來像是通往超級智能的道路？如果你不需要額外的高質量外部數據，就能獲得越來越智能的LLM，那么這就是一個自我改進的封閉系統。
也許只需要一種強化學習系統來提供信號，然后LLM自身的迭代就可以完成其余的工作。
羊駝：我自己搞數據訓練了一頭鯨
這種可擴展的新方法叫做指令回譯，Mata為用這種方法訓練出的模型起了個名字——Humpback（座頭鯨，又稱駝背鯨）。
（研究人員表示，之所以起這么個名字，是因為它和駱駝背的關系，而且鯨魚體型更大，對應模型規模更大）
訓練一個Humpback的步驟簡單來說就是，從少量標注數據開始，使用語言模型生成未標注文本所對應的指令，形成候選訓練數據。再用模型評估數據質量，選擇高質量數據進行再訓練。然后重復該過程，進一步改進模型。
如上圖所示，需要準備的“材料”有：
- 一個基礎模型——LLaMa
- 一個由Open Assistant數據集中的3200個示例構成的種子數據（Seed Data），每個示例包括一個指令和對應的輸出。
- 從ClueWeb語料中抽取了502K段已去重、過濾、刪除了潛在低質量段落的未標注文本（Unlabeled Data）。
標注示例和語料來源都有了，下一步就是自增強(Self-augment)階段。
研究人員用種子數據對基礎模型LLaMa進行了微調，獲得指令預測模型。然后用這個指令預測模型，為未標注文本推理出一個候選指令。之后組合候選指令與文本（指令-輸出對），作為候選增強訓練數據，也就是上圖中的Augmented Data A。
但還不能用A的數據直接訓練，因為未標注文本本身質量參差不齊，生成的候選指令也存在噪聲。
所以需要關鍵的自管理（Self-curate）步驟，使用模型預測數據質量，選擇高質量樣本進行訓練。
具體來說，研究人員使用僅在種子數據上微調的指令模型對候選數據打分。滿分五分，分數較高的才會被挑選出來作為下一輪的候選數據。
為了提高模型指令預測質量，研究人員用候選數據迭代訓練了模型，在迭代訓練中，數據質量也會越來越好。
此外，在組合種子數據和增強數據微調模型時，他們還使用不同的系統提示標記區分了這兩個數據源：
- 種子數據使用提示“Answer in the style of an AI Assistant.”
- 篩選數據使用提示“Answer with knowledge from web search.”
進行兩輪迭代后，最終模型就新鮮出爐啦。
合并兩種訓練數據：1+1>2
下面再來看看研究人員的分析結果：
△種子數據和增強數據的指令多樣性。內圈是常見的根動詞，外圈是與其對應的常見名詞。
上圖是用8%種子數據和13%的增強數據統計的指令多樣性。
可以很直觀地看到，在長尾部分增強數據多樣性更強，且增強數據與現有的人工標注種子數據相輔相成，補充了種子數據中未出現的類型。
其次，研究人員比較了三個增強數據集：Augmented data，all(無自管理)、
、數據更少但質量更高的
實驗觀察到，盡管數據集變小，但伴隨著訓練數據質量的提升模型性能也有了很好的提升。
△使用自篩選評估不同數據大小和質量的自增強數據。y軸表示在使用給定數據大小和質量微調LLaMa 7B時與text-davinci-003的勝率。
（text-davinci-003，一種基于GPT-3的指令遵循模型，使用強化學習在人類編寫的指令數據、輸出、模型響應和人類偏好上進行了微調）
最后來看一下Alpaca排行榜上的結果。Humpback在不依賴蒸餾數據的情況下，表現明顯優于其它方法，并且縮小了與專有模型之間的差距。
非蒸餾（Non-distilled），指不依賴于任何外部模型作為任何形式監督的訓練模型；蒸餾（Distilled），指在訓練過程中引入更強大的外部模型，例如使用從外部模型蒸餾的數據；專有（Proprietary），指使用專有數據和技術進行訓練的模型。
△相對于text-davinci-003的勝率
在與開源模型LIMA 65B、Guanaco 65B、Falcon-Instruct 40B和專有模型davinci-003、Claude的比較中，Humpback的表現也都更符合人類偏好。
此外，研究人員還指出了該方法的局限性：
由于用于訓練的文本數據來自網絡語料庫，微調后的模型可能會放大網絡數據的偏差。雖然和基礎模型相比，微調后的模型提高了檢測偏差的準確性。然而，這并不意味著會完全解決這個問題。
傳送門：https://arxiv.org/abs/2308.06259（論文鏈接）
