MUSCLE: A Model Update Strategy for Compatible LLM Evolution
作者: Jessica Echterhoff, Fartash Faghri, Raviteja Vemulapalli, Ting-Yao Hu, Chun-Liang Li, Oncel Tuzel, Hadi Pouransari
分类: cs.AI
发布日期: 2024-07-12 (更新: 2024-10-03)
💡 一句话要点
MUSCLE：一种兼容LLM演进的模型更新策略，减少模型更新带来的性能退化。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大型语言模型 模型更新 兼容性 实例回归 适配器 微调 用户体验
📋 核心要点
- 现有LLM更新通常只关注整体性能提升，忽略了模型更新带来的实例级别性能退化问题，导致用户体验下降。
- 论文提出了一种名为MUSCLE的训练策略，通过训练兼容性适配器来最小化模型更新过程中的实例回归。
- 实验结果表明，使用MUSCLE方法更新LLM时，负向翻转（性能退化）最多可减少40%，显著提升了模型更新的兼容性。
📝 摘要（中文）
大型语言模型（LLM）通常通过数据或架构的改变进行定期更新以提升性能。在更新过程中，开发者通常优先考虑提升整体性能指标，而较少关注与早期模型版本保持兼容性。从一个模型版本到下一个版本，实例级别的性能退化（实例回归）会干扰用户对特定语言模型能力的认知。用户需要随着每次更新调整其认知模型，这可能导致不满，特别是当新模型在已知用例上相比先前版本有所退化时（模型更新回归）。我们发现，当预训练LLM基础模型更新时，微调后的面向用户的下游任务适配器会经历负向翻转——先前正确的实例现在被错误预测。我们观察到不同任务和模型版本之间的模型更新回归，即使下游任务的训练程序保持不变。我们强调在更新过程中保持模型更新兼容性的重要性，并提出了专门为生成任务设计的评估指标，同时也适用于判别任务。我们提出了一种训练策略，以最大限度地减少模型更新中的实例回归程度，包括训练一个兼容性适配器，它可以增强任务微调的语言模型。我们表明，例如，当使用我们提出的方法将Llama 1更新到Llama 2时，负向翻转最多可减少40%。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLM）更新过程中出现的“模型更新回归”问题。具体而言，即使整体性能提升，新模型在某些特定实例上的表现可能不如旧模型，导致用户体验下降。现有方法主要关注整体性能优化，忽略了模型更新的兼容性，即如何保证新模型在旧模型表现良好的实例上也能保持甚至提升性能。
核心思路：论文的核心思路是训练一个“兼容性适配器”，该适配器能够学习并保留旧模型在特定实例上的知识，并在新模型的基础上进行微调，从而减少或消除模型更新带来的负向翻转。通过这种方式，新模型不仅能够提升整体性能，还能尽可能地保持与旧模型的兼容性。
技术框架：MUSCLE方法的技术框架主要包含以下几个步骤：1) 使用旧模型和新模型在同一数据集上进行推理，识别出发生负向翻转的实例；2) 基于这些负向翻转的实例，训练一个兼容性适配器，该适配器旨在纠正新模型在这些实例上的错误预测；3) 将训练好的兼容性适配器集成到新模型中，形成最终的更新模型。
关键创新：论文的关键创新在于提出了兼容性适配器的概念，并设计了一种训练策略，能够有效地减少模型更新带来的实例回归。与传统的模型更新方法相比，MUSCLE方法更加关注模型更新的兼容性，从而提升了用户体验。
关键设计：兼容性适配器的具体实现可以采用多种方式，例如，可以是一个小型的前馈神经网络或Transformer层。训练兼容性适配器的损失函数可以设计为最小化新模型在负向翻转实例上的预测误差。论文中可能还涉及一些超参数的调整，例如适配器的大小、学习率等，以达到最佳的性能。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，使用MUSCLE方法将Llama 1更新到Llama 2时，负向翻转最多可减少40%。这意味着在模型更新后，用户遇到性能退化的情况显著减少，从而提升了用户体验。该方法在多个任务和模型上都取得了显著的效果，验证了其有效性和泛化能力。
🎯 应用场景
该研究成果可广泛应用于需要频繁更新的大型语言模型，例如智能助手、聊天机器人、搜索引擎等。通过减少模型更新带来的性能退化，可以提升用户体验，增强用户对模型的信任感，并降低维护成本。该方法还有助于构建更加稳定和可靠的AI系统。
📄 摘要（原文）
Large Language Models (LLMs) are regularly updated to enhance performance, typically through changes in data or architecture. Within the update process, developers often prioritize improving overall performance metrics, paying less attention to maintaining compatibility with earlier model versions. Instance-level degradation (instance regression) of performance from one model version to the next can interfere with a user's mental model of the capabilities of a particular language model. Users having to adapt their mental model with every update can lead to dissatisfaction, especially when the new model has degraded compared to a prior version for a known use case (model update regression). We find that when pretrained LLM base models are updated, fine-tuned user-facing downstream task adapters experience negative flips -- previously correct instances are now predicted incorrectly. We observe model update regression between different model versions on a diverse set of tasks and models, even when the downstream task training procedures remain identical. We argue for the importance of maintaining model update compatibility during updates, and present evaluation metrics designed specifically for generative tasks, while also being applicable to discriminative tasks. We propose a training strategy to minimize the extent of instance regression in model updates, involving training of a compatibility adapter that can enhance task fine-tuned language models. We show negative flips reduce by up to 40% e.g. when updating Llama 1 to Llama 2 with our proposed method.