Dynamic Skill Adaptation for Large Language Models

📄 arXiv: 2412.19361v1 📥 PDF

作者: Jiaao Chen, Diyi Yang

分类: cs.CL

发布日期: 2024-12-26

💡 一句话要点

提出动态技能自适应框架(DSA)，提升大语言模型在复杂技能上的学习能力。

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

关键词: 大语言模型 技能学习 动态自适应 指令微调 数据生成

📋 核心要点

  1. 现有方法依赖人工标注的静态数据，忽略了人类学习的循序渐进过程，导致LLM学习复杂技能效率低下。
  2. DSA框架模仿人类学习路径，自动生成并组织训练数据，并根据训练动态调整数据，实现动态技能自适应。
  3. 实验表明，DSA框架在LLAMA和Mistral等模型上，显著提升了数学推理和社会研究技能的学习效果。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种自适应和动态的框架，称为动态技能自适应(DSA)，用于使大型语言模型(LLM)能够适应新的和复杂的技能。与以往从人工策划的静态数据中随机学习的工作不同，我们建议首先通过模仿人类的学习路径来自动生成和组织训练数据，然后根据训练动态来动态地调整训练数据。具体来说，受到人类教育系统中学习结构和教学策略的启发，我们首先通过将复杂技能分解为子技能，并根据它们在人类教学大纲中的依赖关系来安排它们，从而构建技能图。对于每个技能，我们利用LLM生成类似教科书的数据，其中包含技能的详细描述以进行预训练，以及类似练习的数据，其目标是明确地利用这些技能来解决问题以进行指令微调。此外，在指令微调期间，我们动态地更新训练数据，降低易于学习的示例的权重，生成更复杂的示例，并过滤掉包含错误的数据。在LLAMA和Mistral等大型语言模型上的实验表明，我们提出的方法在适应数学推理技能和社会研究技能方面的有效性。

🔬 方法详解

问题定义：现有的大语言模型在学习复杂技能时，通常依赖于人工标注和整理的静态数据集。这种方式忽略了人类学习的循序渐进的特点，导致模型难以有效地掌握复杂技能，并且数据标注成本高昂。因此，如何让大语言模型像人类一样，通过合理的学习路径和动态调整的学习内容，高效地学习和掌握复杂技能是一个关键问题。

核心思路：本文的核心思路是模仿人类的学习过程，构建一个动态的技能学习框架。该框架首先将复杂技能分解为一系列子技能，并根据子技能之间的依赖关系构建技能图。然后，利用大语言模型自动生成针对每个技能的教材式数据和练习式数据。在训练过程中，框架会根据模型的学习情况动态调整训练数据，例如降低简单样本的权重，增加复杂样本的比例，并过滤掉错误数据。

技术框架：DSA框架包含以下几个主要模块：1) 技能图构建：将复杂技能分解为子技能，并根据依赖关系构建技能图。2) 数据生成：利用LLM生成教材式数据（描述技能）和练习式数据（应用技能）。3) 动态数据调整：根据训练动态，调整训练数据，包括降低简单样本权重、增加复杂样本、过滤错误数据。4) 指令微调：使用调整后的数据对LLM进行指令微调。

关键创新：DSA框架的关键创新在于其动态调整训练数据的能力。传统的指令微调方法使用静态数据集，而DSA框架能够根据模型的学习进度和表现，动态地调整训练数据的难度和质量，从而更有效地引导模型学习。这种动态调整机制模仿了人类教师根据学生的学习情况调整教学内容和方式的做法。

关键设计：技能图的构建方式，数据生成时prompt的设计，动态数据调整的策略（例如，如何判断样本的难易程度，如何生成更复杂的样本，如何检测和过滤错误数据），以及指令微调的具体参数设置（例如，学习率、batch size、训练轮数）等都是关键的设计细节。论文中可能使用了某种指标来衡量样本的难易程度，并根据该指标调整样本的权重。具体实现细节未知。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文在LLAMA和Mistral等大型语言模型上进行了实验，结果表明DSA框架能够显著提升模型在数学推理和社会研究技能上的表现。具体的性能提升数据未知，但实验结果表明DSA框架是一种有效的技能学习方法。

🎯 应用场景

DSA框架可以应用于各种需要复杂技能学习的场景，例如数学、科学、编程、语言学习等。通过自动生成和动态调整训练数据，DSA框架可以降低数据标注成本，提高模型学习效率，并使模型能够更好地适应新的和复杂的技能。该研究对于推动大语言模型在教育、科研和工业等领域的应用具有重要意义。

📄 摘要（原文）

We present Dynamic Skill Adaptation (DSA), an adaptive and dynamic framework to adapt novel and complex skills to Large Language Models (LLMs). Compared with previous work which learns from human-curated and static data in random orders, we propose to first automatically generate and organize the training data by mimicking the learning pathways of human and then dynamically tailor the training data based on the training dynamics. Specifically, inspired by the learning structures and teaching strategies in the human education system, we first construct a skill graph by decomposing complex skills into sub-skills and arranging them based on their dependencies in human syllables. For every skill, we utilize LLMs to generate both textbook-like data which contains detailed descriptions of skills for pre-training and exercise-like data which targets at explicitly utilizing the skills to solve problems for instruction-tuning. Furthermore, during the instruction-tuning, we dynamically update the training data which down-weight easy-to-learn examples, generate more complex examples, and filter out data with errors. Experiments on large language models such as LLAMA and Mistral demonstrate the effectiveness of our proposed methods in adapting math reasoning skills and social study skills.