Alice: Proactive Learning with Teacher's Demonstrations for Weak-to-Strong Generalization
作者: Shujin Wu, Cheng Qian, Yi R. Fung, Paul Pu Liang, Heng Ji
分类: cs.CL
发布日期: 2025-04-09 (更新: 2025-04-11)
💡 一句话要点
提出Alice主动学习框架，利用教师模型示范提升弱到强泛化能力
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 弱到强泛化 主动学习 知识迁移 模型蒸馏 语言模型 不确定性探测
📋 核心要点
- 传统弱到强泛化(W2SG)依赖被动学习，教师模型提供有噪声的示范，限制了学生模型能力的充分发挥。
- Alice框架通过主动探测教师模型的不确定性，并结合教师的响应，指导学生模型生成更优的自我监督信号。
- 实验表明，Alice在知识推理、数学推理和逻辑推理任务上显著优于传统W2SG方法，验证了其有效性。
📝 摘要（中文）
大型语言模型（LLMs）能力的不断增长带来有效的人工监督的关键挑战。弱到强泛化（W2SG）提供了一个有前景的框架，可以使用较弱的模型来监督能力越来越强的LLM。传统的W2SG方法依赖于被动学习，其中弱教师提供嘈杂的示范来训练强学生。这阻碍了学生在训练期间运用他们的知识并充分发挥他们的潜力。在这项工作中，我们介绍了Alice（pro{A}ctive {l}earning w{i}th tea{c}her's D{e}monstrations），一个利用教师和学生之间互补知识来增强学习过程的框架。我们通过引出教师模型的不确定性来探测教师模型的知识库，然后将这些见解与教师的反应一起用作示范，以指导学生模型自我生成改进的响应以进行监督。此外，对于教师和学生模型之间存在显着能力差距的情况，我们引入了级联Alice，它采用分层训练方法，其中弱教师最初监督中间模型，然后中间模型按顺序指导更强的模型。实验结果表明，与原始W2SG相比，我们的方法显着提高了W2SG性能，在三个关键任务中产生了显着改进：基于知识的推理（+4.0%）、数学推理（+22.62%）和逻辑推理（+12.11%）。这突出了我们新的W2SG范例的有效性，该范例能够实现更强大的知识转移和监督结果。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决弱到强泛化(W2SG)中，学生模型由于被动接受教师模型的指导，无法充分利用自身知识，导致性能受限的问题。现有W2SG方法的痛点在于教师模型提供的示范可能存在噪声或不足，阻碍了学生模型的学习效率和泛化能力。
核心思路：论文的核心思路是引入主动学习机制，让学生模型能够主动向教师模型提问，从而获取更具信息量的指导。通过探测教师模型的不确定性，可以更有针对性地获取教师模型的知识，并将其转化为更有效的监督信号，从而提升学生模型的学习效果。
技术框架：Alice框架包含以下主要阶段：1) 不确定性探测：通过某种策略（例如，查询教师模型对同一问题的多个答案，并计算答案之间的差异）来评估教师模型对特定输入的不确定性。2) 示范生成：将教师模型对不确定性较高的输入的响应作为示范，提供给学生模型。3) 学生模型训练：学生模型利用教师模型的示范，结合自身的知识，生成改进的响应，并进行自我监督训练。对于教师和学生模型能力差距较大的情况，采用级联Alice，引入中间模型进行分层训练。
关键创新：Alice框架的关键创新在于引入了主动学习机制，将传统的被动学习转变为主动交互式学习。通过探测教师模型的不确定性，可以更有效地利用教师模型的知识，并将其转化为更有效的监督信号。级联Alice则解决了教师和学生模型能力差距过大时，直接进行知识迁移效果不佳的问题。
关键设计：论文中关键的设计包括：1) 不确定性探测策略的选择，例如，可以使用基于方差或熵的方法来评估教师模型答案的不确定性。2) 示范生成策略，例如，可以选择教师模型置信度最高的答案作为示范。3) 级联Alice中中间模型的选择和训练策略，需要平衡中间模型的复杂度和训练成本。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，Alice框架在知识推理、数学推理和逻辑推理三个任务上均取得了显著的性能提升。例如，在数学推理任务上，Alice相比原始W2SG方法提升了22.62%。这些结果表明，Alice框架能够更有效地利用教师模型的知识，从而提升学生模型的泛化能力。
🎯 应用场景
Alice框架可应用于各种需要知识迁移和模型蒸馏的场景，例如，可以使用较小的模型来模仿大型语言模型的行为，从而降低计算成本和部署难度。此外，该框架还可以用于构建更安全可靠的AI系统，通过弱监督的方式来训练强大的模型，从而减少对大量标注数据的依赖。
📄 摘要（原文）
The growing capabilities of large language models (LLMs) present a key challenge of maintaining effective human oversight. Weak-to-strong generalization (W2SG) offers a promising framework for supervising increasingly capable LLMs using weaker ones. Traditional W2SG methods rely on passive learning, where a weak teacher provides noisy demonstrations to train a strong student. This hinders students from employing their knowledge during training and reaching their full potential. In this work, we introduce Alice (pro{A}ctive {l}earning w{i}th tea{c}her's D{e}monstrations), a framework that leverages complementary knowledge between teacher and student to enhance the learning process. We probe the knowledge base of the teacher model by eliciting their uncertainty, and then use these insights together with teachers' responses as demonstrations to guide student models in self-generating improved responses for supervision. In addition, for situations with significant capability gaps between teacher and student models, we introduce cascade Alice, which employs a hierarchical training approach where weak teachers initially supervise intermediate models, who then guide stronger models in sequence. Experimental results demonstrate that our method significantly enhances the W2SG performance, yielding substantial improvements in three key tasks compared to the original W2SG: knowledge-based reasoning (+4.0%), mathematical reasoning (+22.62%), and logical reasoning (+12.11%). This highlights the effectiveness of our new W2SG paradigm that enables more robust knowledge transfer and supervision outcome.