TeacherLM: Teaching to Fish Rather Than Giving the Fish, Language Modeling Likewise

📄 arXiv: 2310.19019v3 📥 PDF

作者: Nan He, Hanyu Lai, Chenyang Zhao, Zirui Cheng, Junting Pan, Ruoyu Qin, Ruofan Lu, Rui Lu, Yunchen Zhang, Gangming Zhao, Zhaohui Hou, Zhiyuan Huang, Shaoqing Lu, Ding Liang, Mingjie Zhan

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2023-10-29 (更新: 2024-07-16)

备注: 5 figures, 15 pages

💡 一句话要点

提出TeacherLM以提升小模型的学习能力与数据增强效果

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 小模型学习 数据增强 自然语言处理 知识传递 多任务学习

📋 核心要点

  1. 现有大型语言模型在推理和数据增强方面表现优异，但小模型的能力仍然有限，缺乏有效的学习机制。
  2. 本文提出TeacherLM-7.1B模型，通过注释基础知识和思维链，帮助小模型理解问题的本质，而不仅仅是答案。
  3. 实验表明，TeacherLM-7.1B在MMLU上取得52.3的零-shot得分，并显著提升了58个NLP数据集的效果，验证了其数据增强能力。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）在各种自然语言处理（NLP）任务中展现了出色的推理和数据增强能力。然而，小模型的表现如何？本文提出了TeacherLM-7.1B模型，能够为大多数NLP样本注释相关基础知识、思维链和常见错误，使注释不仅仅是答案，从而使其他模型能够学习“为什么”而不仅仅是“什么”。TeacherLM-7.1B在MMLU上实现了52.3的零-shot得分，超越了大多数参数超过100B的模型。此外，基于TeacherLM-7.1B，我们增强了58个NLP数据集，并在多任务设置中教导了来自OPT和BLOOM系列的不同参数的学生模型。实验结果表明，TeacherLM提供的数据增强带来了显著的益处。我们将以开源形式发布TeacherLM系列模型和增强数据集。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决小模型在自然语言处理任务中的学习能力不足，现有方法往往只提供答案，缺乏对问题理解的深度。

核心思路：提出TeacherLM-7.1B模型，通过提供相关基础知识、思维链和常见错误的注释，使得小模型能够学习到问题的内在逻辑和原因，从而提升其推理能力。

技术框架：TeacherLM-7.1B模型的整体架构包括数据注释模块、知识传递模块和多任务学习模块。数据注释模块负责生成对NLP样本的详细注释，知识传递模块则将这些注释传递给学生模型，最后通过多任务学习提升模型的泛化能力。

关键创新：最重要的技术创新在于通过注释的方式引导小模型学习，使其不仅仅依赖于答案，而是理解背后的逻辑和原因。这种方法与传统的直接答案提供方式有本质区别。

关键设计：在模型设计中，采用了特定的损失函数来优化注释质量，并通过多任务学习策略来增强模型的学习能力，确保不同任务之间的知识共享与迁移。具体的参数设置和网络结构细节在实验部分进行了详细描述。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，TeacherLM-7.1B在MMLU上取得52.3的零-shot得分，超越了大多数参数超过100B的模型。此外，通过增强58个NLP数据集，显著提升了学生模型的性能，验证了其数据增强能力的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括教育、智能问答系统和对话系统等。通过提升小模型的学习能力，能够在资源有限的情况下实现更高效的知识传递和应用，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) exhibit impressive reasoning and data augmentation capabilities in various NLP tasks. However, what about small models? In this work, we propose TeacherLM-7.1B, capable of annotating relevant fundamentals, chain of thought, and common mistakes for most NLP samples, which makes annotation more than just an answer, thus allowing other models to learn "why" instead of just "what". The TeacherLM-7.1B model achieved a zero-shot score of 52.3 on MMLU, surpassing most models with over 100B parameters. Even more remarkable is its data augmentation ability. Based on TeacherLM-7.1B, we augmented 58 NLP datasets and taught various student models with different parameters from OPT and BLOOM series in a multi-task setting. The experimental results indicate that the data augmentation provided by TeacherLM has brought significant benefits. We will release the TeacherLM series of models and augmented datasets as open-source.