Optimizing Language Model's Reasoning Abilities with Weak Supervision
作者: Yongqi Tong, Sizhe Wang, Dawei Li, Yifan Wang, Simeng Han, Zi Lin, Chengsong Huang, Jiaxin Huang, Jingbo Shang
分类: cs.CL
发布日期: 2024-05-07
💡 一句话要点
提出自增强方法，利用弱监督优化语言模型的推理能力
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大型语言模型 弱监督学习 自增强学习 推理能力 基准数据集
📋 核心要点
- 现有LLM推理能力依赖大量人工标注数据，面临扩展性挑战。
- 提出自增强方法，利用少量标注数据和未标注数据迭代提升模型推理能力。
- 构建PuzzleBen弱监督基准数据集，包含多种推理任务，验证方法有效性。
📝 摘要（中文）
大型语言模型（LLMs）在处理复杂查询方面表现出卓越的能力，但过去的研究很大程度上依赖于人类专家广泛标注的数据集。这种对完全监督标注的依赖带来了可扩展性挑战，尤其是在模型和数据需求增长时。为了缓解这个问题，我们探索了在最小的人工监督下增强LLMs推理能力的潜力。在这项工作中，我们引入了自增强方法，该方法首先使用少量标注问题对模型进行监督微调（SFT）。然后，它通过学习SFT模型和未微调模型在未标注问题上的响应差异来迭代地改进LLMs。我们的方法提供了一种有效的方法，而无需过度依赖大量人工标注的解释。此外，我们提出了 extsc{PuzzleBen}，这是一个弱监督基准，包含25,147个复杂问题、答案和人类生成的跨多个领域的理由，例如脑筋急转弯、谜题、谜语、乱序句子和批判性推理任务。我们数据集的一个独特之处在于包含10,000个未标注的问题，这使我们能够探索利用更少的监督数据来提高LLMs的推理能力。我们的实验强调了 extsc{PuzzleBen}的重要性，以及我们方法作为未来努力中一个有希望的方向的有效性。我们的数据集和代码将很快在匿名链接上发布。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLMs）推理能力提升过程中对大量人工标注数据的依赖问题。现有方法需要专家花费大量时间进行标注，成本高昂且难以扩展，尤其是在模型和数据规模不断增长的情况下。因此，如何利用更少的监督信息来有效提升LLMs的推理能力是一个重要的研究问题。
核心思路：论文的核心思路是利用自增强学习（Self-Reinforcement）的方法，通过迭代地学习SFT模型和未微调模型在未标注数据上的响应差异，从而提升LLMs的推理能力。这种方法的核心在于利用模型自身的能力来生成伪标签，并利用这些伪标签来进一步训练模型，从而减少对人工标注数据的依赖。
技术框架：整体框架包含以下几个主要阶段：1) 监督微调（SFT）：使用少量人工标注数据对LLM进行微调，得到一个初步具备推理能力的SFT模型。2) 自增强学习：a) 使用SFT模型和未微调模型对未标注数据进行推理，得到两组不同的响应。b) 计算两组响应之间的差异，并将这些差异作为伪标签。c) 使用伪标签对SFT模型进行进一步训练，提升其推理能力。3) 迭代优化：重复自增强学习过程，不断提升LLMs的推理能力。
关键创新：论文的关键创新在于提出了自增强学习方法，该方法能够利用未标注数据来提升LLMs的推理能力，从而减少对人工标注数据的依赖。与传统的监督学习方法相比，自增强学习能够更有效地利用数据，并且具有更好的可扩展性。此外，论文还构建了一个新的弱监督基准数据集PuzzleBen，为LLMs推理能力的研究提供了新的资源。
关键设计：在自增强学习过程中，如何有效地计算SFT模型和未微调模型之间的响应差异是一个关键的设计问题。论文可能采用了某种相似度度量方法来衡量两组响应之间的差异，例如余弦相似度或编辑距离。此外，如何选择合适的未标注数据进行训练也是一个重要的考虑因素。论文可能采用了一种主动学习策略，选择那些模型预测不确定性较高的样本进行训练。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文构建了包含25,147个问题的PuzzleBen弱监督基准数据集，并验证了自增强方法的有效性。实验结果表明，该方法能够显著提升LLMs在各种推理任务上的性能，尤其是在数据量较少的情况下，提升效果更为明显。这表明自增强学习是一种有前景的弱监督学习方法。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种需要复杂推理能力的场景，例如智能问答、自然语言推理、代码生成等。通过减少对人工标注数据的依赖，可以降低模型训练成本，并提高模型在实际应用中的泛化能力。未来，该方法有望推动LLMs在更多领域的应用，例如教育、医疗、金融等。
📄 摘要（原文）
While Large Language Models (LLMs) have demonstrated proficiency in handling complex queries, much of the past work has depended on extensively annotated datasets by human experts. However, this reliance on fully-supervised annotations poses scalability challenges, particularly as models and data requirements grow. To mitigate this, we explore the potential of enhancing LLMs' reasoning abilities with minimal human supervision. In this work, we introduce self-reinforcement, which begins with Supervised Fine-Tuning (SFT) of the model using a small collection of annotated questions. Then it iteratively improves LLMs by learning from the differences in responses from the SFT and unfinetuned models on unlabeled questions. Our approach provides an efficient approach without relying heavily on extensive human-annotated explanations. However, current reasoning benchmarks typically only include golden-reference answers or rationales. Therefore, we present \textsc{PuzzleBen}, a weakly supervised benchmark that comprises 25,147 complex questions, answers, and human-generated rationales across various domains, such as brainteasers, puzzles, riddles, parajumbles, and critical reasoning tasks. A unique aspect of our dataset is the inclusion of 10,000 unannotated questions, enabling us to explore utilizing fewer supersized data to boost LLMs' inference capabilities. Our experiments underscore the significance of \textsc{PuzzleBen}, as well as the effectiveness of our methodology as a promising direction in future endeavors. Our dataset and code will be published soon on \texttt{Anonymity Link}.