Mix Data or Merge Models? Optimizing for Diverse Multi-Task Learning
作者: Aakanksha, Arash Ahmadian, Seraphina Goldfarb-Tarrant, Beyza Ermis, Marzieh Fadaee, Sara Hooker
分类: cs.CL, cs.LG
发布日期: 2024-10-14
💡 一句话要点
提出多语言多任务学习中基于目标和语言的模型融合方法，提升安全性和通用性能。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 多语言学习 多任务学习 模型融合 安全性 大型语言模型
📋 核心要点
- 现有LLM安全措施常过度拟合西方数据集，多语言环境下的安全性不足。
- 探索模型融合，结合安全和通用任务，在多语言环境下提升模型性能。
- 实验表明，基于目标和语言的模型融合优于数据混合，显著提升通用性能和安全性。
📝 摘要（中文）
大型语言模型（LLMs）已被广泛应用于各种应用中，但确保其安全使用仍然是一个重大挑战。偏好训练和安全措施通常过度拟合以西方为中心的数据集中常见的危害，并且安全协议经常无法扩展到多语言环境。本文探讨了在多样化的多任务环境中进行模型融合，将安全任务和通用任务结合在多语言上下文中。每种语言都在各项任务中引入了独特且多样的学习挑战。研究发现，基于目标的融合比混合数据更有效，在通用性能和安全性方面分别提高了高达8%和10%。此外，基于语言的融合也非常有效——通过融合单语微调模型，在使用相同可用数据的数据混合方法的基础上，所有语言的通用性能提高了4%，危害降低了7%。总而言之，我们对融合方法的全面研究为构建强大且安全的多语言模型提供了一个有用的框架。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决多语言环境下，大型语言模型在安全性和通用性方面难以兼顾的问题。现有方法，如数据混合，在处理不同语言和任务的复杂性时表现不足，容易导致模型在特定语言或任务上过拟合，而忽略了其他语言或任务的安全性。
核心思路：论文的核心思路是通过模型融合，将针对不同语言和任务微调的模型进行合并，从而在不增加数据量的前提下，提升模型在多语言环境下的安全性和通用性能。这种方法旨在利用不同模型的优势，避免单一模型在特定语言或任务上的过拟合。
技术框架：论文采用的模型融合框架主要包括两个方面：基于目标的融合和基于语言的融合。基于目标的融合是指将针对不同任务（如安全任务和通用任务）微调的模型进行融合。基于语言的融合是指将针对不同语言微调的模型进行融合。融合的具体方法未知，但强调了目标和语言的区分。
关键创新：论文的关键创新在于提出了在多语言多任务学习中，模型融合比数据混合更有效。通过实验证明，基于目标和语言的模型融合能够显著提升模型的通用性能和安全性，尤其是在多语言环境下。这种方法为构建更安全、更通用的多语言模型提供了一种新的思路。
关键设计：论文中关于模型融合的具体技术细节（如融合算法、权重分配等）未知。但强调了基于目标和基于语言的融合策略。实验中，作者对比了数据混合、基于目标的融合和基于语言的融合等不同方法，并评估了它们在通用性能和安全性方面的表现。具体的损失函数和网络结构等细节未在摘要中提及。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，基于目标的模型融合比数据混合在通用性能和安全性方面分别提高了高达8%和10%。基于语言的融合在使用相同数据的情况下，在数据混合方法的基础上，所有语言的通用性能提高了4%，危害降低了7%。这些数据表明，模型融合是提升多语言模型性能和安全性的有效方法。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于构建更安全、更通用的多语言大型语言模型，例如用于跨文化交流、多语言信息检索、全球内容审核等领域。通过模型融合，可以有效提升模型在不同语言和文化背景下的适应性和安全性，降低潜在的偏见和危害，从而促进人工智能技术的全球化应用。
📄 摘要（原文）
Large Language Models (LLMs) have been adopted and deployed worldwide for a broad variety of applications. However, ensuring their safe use remains a significant challenge. Preference training and safety measures often overfit to harms prevalent in Western-centric datasets, and safety protocols frequently fail to extend to multilingual settings. In this work, we explore model merging in a diverse multi-task setting, combining safety and general-purpose tasks within a multilingual context. Each language introduces unique and varied learning challenges across tasks. We find that objective-based merging is more effective than mixing data, with improvements of up to 8% and 10% in general performance and safety respectively. We also find that language-based merging is highly effective -- by merging monolingually fine-tuned models, we achieve a 4% increase in general performance and 7% reduction in harm across all languages on top of the data mixtures method using the same available data. Overall, our comprehensive study of merging approaches provides a useful framework for building strong and safe multilingual models.