Leveraging Open Knowledge for Advancing Task Expertise in Large Language Models
作者: Yuncheng Yang, Yulei Qin, Tong Wu, Zihan Xu, Gang Li, Pengcheng Guo, Hang Shao, Yuchen Shi, Ke Li, Xing Sun, Jie Yang, Yun Gu
分类: cs.CV, cs.AI, cs.CL
发布日期: 2024-08-28 (更新: 2024-09-07)
备注: 29 pages, 12 tables, 10 figures
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
利用开放知识提升大语言模型在特定任务上的专业能力
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大语言模型 开放知识 领域专家 混合专家系统 少量样本学习 知识迁移 低秩适应 指令微调
📋 核心要点
- 现有方法在利用开放知识提升LLM领域专业性时，侧重通用能力，忽略了领域知识差距。
- 提出一种基于少量样本（K-shot）干预的专家选择和数据选择流程，构建混合专家系统。
- 实验表明，该方法在利用开放知识方面优于现有方法，提升了LLM在特定任务上的性能。
📝 摘要（中文）
为了提升大语言模型（LLM）在特定领域任务上的专业能力，通常需要进行专门的微调，以使其在预期的稳定输出上表现出校准后的行为。为了避免手动准备指令数据集和耗费数百小时训练资源带来的巨大成本，利用包括大量低秩适应（LoRA）模型和指令数据集在内的开放知识是一个良好的起点。然而，现有的模型和数据选择方法侧重于通用能力的性能，而忽略了特定领域部署中暴露的知识差距。本研究提出通过引入少量人工标注样本（即K-shot）来弥合这一差距，以利用开放知识提升LLM的任务专业能力。具体而言，我们开发了一个高效且可扩展的流程，以经济高效地生成任务专家，其中K-shot数据用于干预选择最有希望的专家候选者和任务相关的指令。构建了一个混合专家（MoE）系统，以充分利用多个专家之间互补的知识。我们揭示了MoE系统成功的两个关键：1）遵守K-shot，以及2）坚持多样性。对于前者，我们确保选择真正具有解决K-shot问题的能力的模型，而不是盲目猜测的模型。此外，在数据选择过程中，优先考虑与K-shot共享任务相关上下文的指令。对于后者，我们强调构成专家的多样性以及模型和数据选择过程中微调指令的多样性。大量的实验结果证实了我们的方法在各种任务中利用开放知识方面优于现有方法。代码将在https://github.com/Yaphabates/Rocket上提供。
🔬 方法详解
问题定义：现有方法在利用开放知识（如LoRA模型和指令数据集）提升大语言模型在特定领域任务上的专业能力时，主要关注通用能力的提升，忽略了领域知识的差距。手动构建高质量的指令数据集和进行长时间的训练成本高昂。因此，如何高效地利用现有的开放知识，弥补领域知识的不足，成为一个关键问题。
核心思路：论文的核心思路是通过引入少量人工标注样本（K-shot）来指导模型和数据的选择，从而提升LLM在特定任务上的专业能力。通过K-shot样本，可以更准确地评估候选模型的领域知识掌握程度，并选择与任务相关的指令数据进行微调。同时，构建混合专家系统（MoE），融合多个专家的知识，进一步提升性能。
技术框架：整体框架包含以下几个主要阶段：1) 专家候选集构建：从开放知识中获取预训练的LoRA模型作为专家候选集。2) K-shot指导的模型选择：利用少量人工标注的K-shot样本，评估候选模型在目标任务上的性能，选择表现最佳的模型作为专家。3) K-shot指导的数据选择：基于K-shot样本，选择与任务相关的指令数据，用于微调选定的专家模型。4) 混合专家系统构建：将多个专家模型集成到MoE系统中，利用路由机制，根据输入选择合适的专家进行推理。
关键创新：论文的关键创新在于利用少量人工标注样本（K-shot）来指导模型和数据的选择，从而更有效地利用开放知识提升LLM在特定任务上的专业能力。与现有方法相比，该方法更加关注领域知识的差距，能够选择更适合目标任务的模型和数据。此外，强调了专家和数据选择的多样性，以提升MoE系统的性能。
关键设计：在模型选择阶段，使用K-shot样本对候选模型进行评估，选择在K-shot样本上表现最佳的模型。在数据选择阶段，优先选择与K-shot样本共享任务相关上下文的指令数据。在MoE系统中，采用路由机制，根据输入选择合适的专家进行推理。同时，鼓励选择具有不同知识背景的专家，并使用多样化的指令数据进行微调，以提升MoE系统的泛化能力。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，该方法在各种任务中利用开放知识方面优于现有方法。通过K-shot指导的模型和数据选择，以及混合专家系统的构建，显著提升了LLM在特定任务上的性能。具体的性能数据和对比基线将在论文中详细展示。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种需要专业知识的领域，例如医疗诊断、金融分析、法律咨询等。通过利用开放知识和少量人工标注数据，可以快速构建特定领域的专家系统，降低开发成本，提高服务质量。未来，该方法有望推广到更多领域，促进人工智能在各行业的应用。
📄 摘要（原文）
The cultivation of expertise for large language models (LLMs) to solve tasks of specific areas often requires special-purpose tuning with calibrated behaviors on the expected stable outputs. To avoid huge cost brought by manual preparation of instruction datasets and training resources up to hundreds of hours, the exploitation of open knowledge including a wealth of low rank adaptation (LoRA) models and instruction datasets serves as a good starting point. However, existing methods on model and data selection focus on the performance of general-purpose capabilities while neglecting the knowledge gap exposed in domain-specific deployment. In the present study, we propose to bridge such gap by introducing few human-annotated samples (i.e., K-shot) for advancing task expertise of LLMs with open knowledge. Specifically, we develop an efficient and scalable pipeline to cost-efficiently produce task experts where K-shot data intervene in selecting the most promising expert candidates and the task-relevant instructions. A mixture-of-expert (MoE) system is built to make the best use of individual-yet-complementary knowledge between multiple experts. We unveil the two keys to the success of a MoE system, 1) the abidance by K-shot, and 2) the insistence on diversity. For the former, we ensure that models that truly possess problem-solving abilities on K-shot are selected rather than those blind guessers. Besides, during data selection, instructions that share task-relevant contexts with K-shot are prioritized. For the latter, we highlight the diversity of constituting experts and that of the fine-tuning instructions throughout the model and data selection process. Extensive experimental results confirm the superiority of our approach over existing methods on utilization of open knowledge across various tasks. Our codes will be available at https://github.com/Yaphabates/Rocket.