A Framework for Fine-Tuning LLMs using Heterogeneous Feedback

📄 arXiv: 2408.02861v1 📥 PDF

作者: Ryan Aponte, Ryan A. Rossi, Shunan Guo, Franck Dernoncourt, Tong Yu, Xiang Chen, Subrata Mitra, Nedim Lipka

分类: cs.CL, cs.LG

发布日期: 2024-08-05

备注: 7 pages, 1 figure

💡 一句话要点

提出一种利用异构反馈微调大型语言模型的框架，提升指令遵循和减少偏差。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 异构反馈 监督微调 强化学习 数据选择

📋 核心要点

  1. 现有LLM微调方法依赖高质量、同质化的数据集，但这些数据难以获取且成本高昂，限制了模型性能。
  2. 该框架将各种异构反馈数据统一为单一格式，并从中提取高质量、多样性的子集用于微调，提升效率。
  3. 实验表明，该框架能有效利用异构反馈，在指令遵循和减少偏差等多个方面同时提升模型性能。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）已被广泛应用于文本摘要、网页导航和聊天机器人等任务。它们受益于无监督预训练后的监督微调（SFT）和基于人类反馈的强化学习（RLHF）。然而，这些数据集难以收集，范围有限，且样本质量参差不齐。此外，数据集在监督形式上差异很大，从数值型到二元型，以及具有许多不同值的多维数据。本文提出了一种利用异构反馈微调LLM的框架，该框架包含两个主要组成部分。首先，我们将异构反馈数据组合成一种单一的监督形式，与SFT和RLHF等方法兼容。其次，给定这个统一的反馈数据集，我们提取一个高质量和多样化的子集，以获得可能超过完整数据集的性能提升。我们进行了广泛的实验，以了解这些技术在整合异构反馈方面的有效性，并证明了使用高质量和多样化数据子集带来的改进。我们发现我们的框架能够同时改进模型的多个方面，例如指令遵循和减少偏差。

🔬 方法详解

问题定义：现有的大型语言模型微调方法，如SFT和RLHF，依赖于高质量且同质化的数据集。然而，收集这些数据集成本高昂，且数据质量参差不齐，监督形式多样（例如数值型、二元型、多维数据等），这限制了模型的进一步提升。因此，如何有效利用这些异构反馈数据成为了一个关键问题。

核心思路：该论文的核心思路是将异构的反馈数据统一到一个单一的监督格式中，使其能够被现有的微调方法（如SFT和RLHF）所利用。此外，通过从统一后的数据集中提取高质量和多样性的子集，进一步提升微调效果。这种方法旨在更有效地利用现有的异构数据，从而降低数据收集成本，并提升模型性能。

技术框架：该框架包含两个主要阶段：1) 异构反馈数据统一：将各种不同形式的反馈数据（例如，数值评分、二元偏好、多维属性）转换为统一的格式，例如奖励分数或排序列表。这可能涉及到数据归一化、转换函数或者学习一个映射关系。2) 高质量子集提取：从统一后的数据集中选择一个高质量且多样性的子集用于微调。这可以通过各种采样策略实现，例如基于信息量的采样、基于多样性的采样或者基于模型预测不确定性的采样。

关键创新：该论文的关键创新在于提出了一个能够有效利用异构反馈数据的通用框架。与传统的微调方法相比，该框架能够处理各种不同形式的反馈数据，并从中提取高质量的子集，从而更有效地提升模型性能。这降低了对大规模同质化数据的依赖，使得利用现有的、更易获取的异构数据成为可能。

关键设计：论文中关键的设计包括：1) 异构数据统一的具体方法，例如如何将不同范围的数值评分映射到统一的奖励分数范围；2) 高质量子集提取的策略，例如使用什么样的指标来衡量数据质量和多样性，以及如何平衡两者之间的关系；3) 微调过程中的超参数设置，例如学习率、batch size等，这些参数可能需要根据具体的数据集和任务进行调整。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，该框架能够有效利用异构反馈数据，在指令遵循和减少偏差等多个方面同时提升模型性能。通过提取高质量和多样化的数据子集，模型性能甚至可以超过使用完整数据集进行微调的结果。具体的性能提升数据在论文中进行了详细展示，并与现有的基线方法进行了对比。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于各种需要利用人类反馈来改进LLM性能的场景，例如：聊天机器人、文本摘要、代码生成等。通过有效利用异构反馈，可以降低数据收集成本，提升模型在特定领域的性能，并减少模型偏差，使其更加安全可靠。未来，该框架可以扩展到处理更复杂的反馈形式，例如自然语言解释和多模态反馈。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) have been applied to a wide range of tasks, including text summarization, web navigation, and chatbots. They have benefitted from supervised fine-tuning (SFT) and reinforcement learning from human feedback (RLHF) following an unsupervised pretraining. These datasets can be difficult to collect, limited in scope, and vary in sample quality. Additionally, datasets can vary extensively in supervision format, from numerical to binary as well as multi-dimensional with many different values. We present a framework for fine-tuning LLMs using heterogeneous feedback, which has two main components. First, we combine the heterogeneous feedback data into a single supervision format, compatible with methods like SFT and RLHF. Next, given this unified feedback dataset, we extract a high-quality and diverse subset to obtain performance increases potentially exceeding the full dataset. We conduct extensive experiments to understand the effectiveness of these techniques for incorporating heterogeneous feedback, and demonstrate improvements from using a high-quality and diverse subset of the data. We find that our framework is able to improve models in multiple areas simultaneously, such as in instruction following and bias reduction.