Synergistic Weak-Strong Collaboration by Aligning Preferences
作者: Yizhu Jiao, Xuchao Zhang, Zhaoyang Wang, Yubo Ma, Zhun Deng, Rujia Wang, Chetan Bansal, Saravan Rajmohan, Jiawei Han, Huaxiu Yao
分类: cs.AI
发布日期: 2025-04-21 (更新: 2025-04-22)
💡 一句话要点
提出协同弱-强模型框架，通过对齐偏好提升专业领域任务性能
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 弱-强模型协同 领域知识 偏好对齐 协作反馈 大型语言模型
📋 核心要点
- 现有LLM在专业领域任务中表现不足，且针对每个领域微调成本高昂，存在黑盒约束。
- 论文提出弱-强模型协同框架，弱模型生成草稿，强模型负责改进，发挥各自优势。
- 通过实验验证，该框架在三个领域均显著优于单独模型，且对齐偏好能进一步提升性能。
📝 摘要（中文）
当前的大型语言模型（LLMs）在通用推理方面表现出色，但在需要专有或领域特定知识的专业任务中表现不佳。由于黑盒约束和高计算开销，为每个细分应用微调大型模型通常是不可行的。为了解决这个问题，我们提出了一个协同框架，将一个专门的弱模型与一个通用的强模型配对。弱模型针对特定领域定制，生成初始草稿和背景信息，而强模型利用其先进的推理能力来改进这些草稿，从而将LLM的能力扩展到关键但专业的任务。为了优化这种协作，我们引入了一种协作反馈来微调弱模型，该反馈量化了弱模型在协作过程中的贡献的影响，并建立偏好对来指导弱模型的偏好调整。我们通过在三个领域进行的实验验证了我们的框架。我们发现，通过利用互补优势，协作显著优于每个单独的模型。此外，将弱模型与协作偏好对齐进一步提高了整体性能。
🔬 方法详解
问题定义：现有大型语言模型虽然在通用任务上表现出色，但在特定领域，尤其是需要专业知识的任务中，性能往往受限。直接针对每个领域微调大型模型成本高昂，且许多模型存在黑盒限制，难以进行精细调整。因此，如何在有限资源下，提升LLM在专业领域的表现是一个关键问题。
核心思路：论文的核心思路是利用一个专门训练的“弱模型”和一个通用的“强模型”进行协同工作。弱模型专注于特定领域，负责生成初步的草稿和背景信息；强模型则利用其强大的推理能力，对弱模型的输出进行润色、修正和补充，最终生成高质量的答案。这种协同方式旨在结合两者的优势，弥补各自的不足。
技术框架：该框架包含两个主要组成部分：弱模型和强模型。弱模型首先根据输入生成初步的答案或草稿。然后，该草稿被传递给强模型。强模型对草稿进行评估和改进，并生成最终的输出。为了优化弱模型，论文引入了一种协作反馈机制，该机制量化了弱模型在整个协作过程中的贡献，并利用这些信息来调整弱模型的参数。
关键创新：该论文的关键创新在于提出了一个弱-强模型协同框架，并引入了一种协作反馈机制来优化弱模型。与传统的微调方法相比，该方法更加灵活，可以在不直接访问大型模型的情况下，提升其在特定领域的性能。此外，通过对弱模型的偏好进行对齐，可以进一步提高整体性能。
关键设计：协作反馈机制是该框架的关键设计之一。该机制通过比较弱模型单独输出、强模型单独输出以及协同输出的结果，来评估弱模型的贡献。具体来说，论文构建了偏好对，用于指导弱模型的偏好调整。损失函数的设计也至关重要，需要能够有效地衡量弱模型的贡献，并引导其朝着更有利于协作的方向发展。具体的参数设置和网络结构细节在论文中没有详细描述，属于未知信息。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，该协同框架在三个领域均显著优于单独使用弱模型或强模型。具体性能提升数据未知，但论文强调了通过对齐弱模型的偏好，可以进一步提高整体性能。该框架为解决LLM在专业领域应用中的挑战提供了一种有效的解决方案。
🎯 应用场景
该研究成果可广泛应用于需要专业知识的领域，例如医疗诊断、法律咨询、金融分析等。通过结合领域专家知识和大型语言模型的推理能力，可以为用户提供更准确、更可靠的决策支持。未来，该框架有望扩展到更多领域，并与其他技术（如知识图谱、强化学习）相结合，进一步提升LLM在专业领域的应用价值。
📄 摘要（原文）
Current Large Language Models (LLMs) excel in general reasoning yet struggle with specialized tasks requiring proprietary or domain-specific knowledge. Fine-tuning large models for every niche application is often infeasible due to black-box constraints and high computational overhead. To address this, we propose a collaborative framework that pairs a specialized weak model with a general strong model. The weak model, tailored to specific domains, produces initial drafts and background information, while the strong model leverages its advanced reasoning to refine these drafts, extending LLMs' capabilities to critical yet specialized tasks. To optimize this collaboration, we introduce a collaborative feedback to fine-tunes the weak model, which quantifies the influence of the weak model's contributions in the collaboration procedure and establishes preference pairs to guide preference tuning of the weak model. We validate our framework through experiments on three domains. We find that the collaboration significantly outperforms each model alone by leveraging complementary strengths. Moreover, aligning the weak model with the collaborative preference further enhances overall performance.