Uncertainty Aware Learning for Language Model Alignment

📄 arXiv: 2406.04854v1 📥 PDF

作者: Yikun Wang, Rui Zheng, Liang Ding, Qi Zhang, Dahua Lin, Dacheng Tao

分类: cs.CL

发布日期: 2024-06-07

备注: ACL 2024

💡 一句话要点

提出不确定性感知学习UAL，提升LLM在不同任务场景下的对齐效果

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

关键词: 大型语言模型对齐 不确定性感知学习 指令微调 标签平滑 高熵任务 低熵任务 模型微调 数据效率

📋 核心要点

  1. 现有LLM对齐方法忽略了任务固有的不确定性，平等对待所有样本，导致数据效率和模型性能受限。
  2. 提出不确定性感知学习UAL，利用更强大的LLM提取样本不确定性，并自适应调整训练过程。
  3. 实验表明UAL在多种基准测试中显著优于标准监督微调，尤其在高熵任务上提升明显。

📝 摘要（中文）

随着指令微调的大型语言模型（LLMs）不断发展，对齐预训练的基础模型面临着日益严峻的挑战。现有的对齐策略通常利用多样化和高质量的数据源，但往往忽略了任务固有的不确定性，平等地学习所有数据样本，这可能导致次优的数据效率和模型性能。为此，我们提出了一种不确定性感知学习（UAL）方法，通过引入从更强大的LLM中提取的样本不确定性，来改善不同任务场景下的模型对齐。我们以一种简单的方式实现UAL：根据单个样本的不确定性自适应地设置训练的标签平滑值。分析表明，我们的UAL确实有助于在特征空间中实现更好的token聚类，验证了我们的假设。在广泛使用的基准测试中进行的大量实验表明，我们的UAL显著且始终如一地优于标准的监督微调。值得注意的是，在混合场景中对齐的LLM在高熵任务（即AlpacaEval排行榜）上平均提高了10.62％，在复杂的低熵任务（即MetaMath和GSM8K）上平均提高了1.81％。

🔬 方法详解

问题定义：现有的大型语言模型对齐方法在微调过程中，通常平等地对待所有训练样本，忽略了不同样本之间固有的不确定性。这种一视同仁的方式可能导致模型在学习过程中受到噪声样本的干扰，降低数据利用效率，最终影响模型的性能。尤其是在混合任务场景下，不同任务的难度和数据质量差异很大，这种问题会更加突出。

核心思路：论文的核心思路是引入“不确定性感知”机制，让模型在训练过程中能够区分不同样本的重要性，更加关注那些信息量大、确定性高的样本，而对不确定性高的样本进行适当的弱化。通过这种方式，可以提高模型的学习效率，减少噪声干扰，从而提升模型的泛化能力和性能。

技术框架：UAL方法的整体框架是在标准的监督微调流程中加入一个不确定性评估模块。首先，利用一个能力更强的LLM（例如更大的模型或经过更好训练的模型）对训练数据进行预测，并根据预测结果计算每个样本的不确定性。然后，将这个不确定性值作为权重，用于调整训练过程中的损失函数。具体来说，论文采用了一种简单而有效的方式，即根据样本的不确定性自适应地设置标签平滑的值。

关键创新：该方法最重要的创新点在于将样本的不确定性引入到LLM的对齐训练中。与传统的监督微调方法不同，UAL能够根据样本的质量动态调整训练策略，从而提高模型的学习效率和鲁棒性。这种不确定性感知的学习方式可以更好地利用有限的训练数据，提升模型在各种任务上的表现。

关键设计：UAL的关键设计在于如何有效地估计样本的不确定性以及如何将不确定性融入到训练过程中。论文选择使用标签平滑作为融入不确定性的手段，具体做法是：对于不确定性高的样本，使用较大的标签平滑值，使得模型更加关注其他样本；对于确定性高的样本，使用较小的标签平滑值，使得模型更加关注该样本的细节。标签平滑的具体数值与样本不确定性成反比，可以通过一个简单的线性变换进行映射。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，UAL方法在多个基准测试中显著优于标准的监督微调。在高熵任务（AlpacaEval）上，UAL平均提升了10.62%，在复杂的低熵任务（MetaMath和GSM8K）上，UAL平均提升了1.81%。这些结果表明，UAL能够有效地提高LLM在不同任务场景下的对齐效果。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于各种需要对齐大型语言模型的场景，例如指令微调、领域自适应、多任务学习等。通过引入不确定性感知学习，可以提高模型在各种复杂任务上的性能和鲁棒性，降低对高质量数据的依赖，从而加速LLM的部署和应用。

📄 摘要（原文）

As instruction-tuned large language models (LLMs) evolve, aligning pretrained foundation models presents increasing challenges. Existing alignment strategies, which typically leverage diverse and high-quality data sources, often overlook the intrinsic uncertainty of tasks, learning all data samples equally. This may lead to suboptimal data efficiency and model performance. In response, we propose uncertainty-aware learning (UAL) to improve the model alignment of different task scenarios, by introducing the sample uncertainty (elicited from more capable LLMs). We implement UAL in a simple fashion -- adaptively setting the label smoothing value of training according to the uncertainty of individual samples. Analysis shows that our UAL indeed facilitates better token clustering in the feature space, validating our hypothesis. Extensive experiments on widely used benchmarks demonstrate that our UAL significantly and consistently outperforms standard supervised fine-tuning. Notably, LLMs aligned in a mixed scenario have achieved an average improvement of 10.62\% on high-entropy tasks (i.e., AlpacaEval leaderboard), and 1.81\% on complex low-entropy tasks (i.e., MetaMath and GSM8K).