EnsemW2S: Enhancing Weak-to-Strong Generalization with Large Language Model Ensembles

📄 arXiv: 2410.04571v3 📥 PDF

作者: Aakriti Agrawal, Mucong Ding, Zora Che, Chenghao Deng, Anirudh Satheesh, Bang An, Bayan Bruss, John Langford, Furong Huang

分类: cs.LG

发布日期: 2024-10-06 (更新: 2025-07-23)

备注: superalignment, weak-to-strong generalization on unseen OOD task; formerly appeared as arXiv:2505.21959v1 which was uploaded as a new submission in error

💡 一句话要点

EnsemW2S：利用大语言模型集成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 大语言模型 模型集成 迭代优化 token级别集成

📋 核心要点

  1. 现有方法难以利用小规模、人类水平数据训练的模型有效监督和提升大型语言模型在复杂任务上的性能。
  2. EnsemW2S通过迭代地集成多个弱专家模型，并不断优化，从而提升弱模型监督更强学生模型的能力。
  3. 实验结果表明，EnsemW2S在同分布和异分布数据集上均取得了显著的性能提升，尤其在异分布数据集上效果更佳。

📝 摘要（中文）

随着大型语言模型（LLM）迅速接近甚至超越人类水平的性能，开发能够有效利用较小的人类水平模型（仅接触人类水平数据）来监督和增强这些强大模型的方法变得至关重要。本文提出了一种新颖的方法，旨在通过在相同的有限人类水平数据上训练来改进弱专家模型，使其能够泛化到复杂的、超人类水平的任务，从而解决这一关键的弱到强（W2S）泛化挑战。该方法名为EnsemW2S，采用token级别的集成策略，迭代地组合多个弱专家模型，系统地解决前几次迭代中发现的缺点。通过不断改进这些弱模型，显著增强了它们监督更强学生模型的能力。在同分布（ID）和异分布（OOD）数据集上广泛评估了弱专家模型集成和后续的强学生模型的泛化性能。对于OOD，特别引入了问题难度作为定义分布偏移的附加维度。实验结果表明，该方法取得了显著的改进，专家模型在ID数据集上提高了4%，在OOD数据集上提高了高达6%，学生模型在ID数据集上提高了3.2%，在OOD数据集上提高了2.28%，突显了该方法在推进W2S泛化方面的有效性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决弱到强泛化（Weak-to-Strong Generalization, W2S）问题，即如何利用在有限的人类水平数据上训练的“弱”模型，来有效地监督和提升在更复杂、超人类水平任务上表现的“强”模型。现有方法的痛点在于，弱模型的泛化能力有限，难以提供高质量的监督信号，导致强模型性能提升受限。

核心思路：论文的核心思路是通过集成多个弱专家模型，并迭代地优化这些弱模型，从而提升其整体的监督能力。通过token级别的集成策略，可以更精细地利用每个弱模型的优势，并弥补其不足。这种迭代优化的过程使得弱模型能够逐步适应更复杂的任务，从而为强模型提供更有效的指导。

技术框架：EnsemW2S的整体框架包含以下几个主要阶段： 1. 弱专家模型训练：使用有限的人类水平数据训练多个弱专家模型。 2. Token级别集成：在token级别上集成多个弱专家模型的预测结果，形成集成的预测。 3. 迭代优化：根据集成的预测结果，评估每个弱专家模型的表现，并进行迭代优化，提升其在复杂任务上的泛化能力。 4. 强学生模型训练：使用优化后的弱专家模型集成作为监督信号，训练更强的学生模型。

关键创新：该方法最重要的创新点在于其迭代的token级别集成策略。与传统的模型集成方法不同，EnsemW2S不是简单地对多个模型的输出进行平均或加权，而是深入到token级别，根据每个token的预测结果，动态地调整每个弱模型的贡献。此外，迭代优化的过程使得弱模型能够逐步适应更复杂的任务，从而为强模型提供更有效的指导。

关键设计：EnsemW2S的关键设计包括： 1. Token级别集成策略：具体的集成方式（例如，加权平均、投票等）以及权重的计算方法（例如，基于置信度、一致性等）。 2. 迭代优化策略：如何评估每个弱模型的表现，以及如何根据评估结果调整模型的参数。 3. 损失函数设计：用于训练弱专家模型和强学生模型的损失函数，以及如何平衡不同损失项之间的权重。 4. 弱专家模型架构：弱专家模型的具体架构选择，以及如何根据任务的特点进行调整。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，EnsemW2S方法在同分布（ID）和异分布（OOD）数据集上均取得了显著的性能提升。具体而言，专家模型在ID数据集上提高了4%，在OOD数据集上提高了高达6%，学生模型在ID数据集上提高了3.2%，在OOD数据集上提高了2.28%。这些结果表明，EnsemW2S方法能够有效地提升弱模型的泛化能力，并将其转化为强模型的性能提升，尤其是在面对分布偏移时，效果更为显著。

🎯 应用场景

EnsemW2S方法具有广泛的应用前景，可用于提升各种大型语言模型的性能，尤其是在数据有限或标注成本高昂的场景下。例如，可以利用该方法提升医疗、金融等领域的专业语言模型，使其能够更好地理解和处理复杂的专业知识。此外，该方法还可以应用于机器人控制、自动驾驶等领域，提升智能体在复杂环境中的决策能力。未来，该方法有望成为一种通用的弱到强泛化框架，推动人工智能技术的进一步发展。

📄 摘要（原文）

With Large Language Models (LLMs) rapidly approaching and potentially surpassing human-level performance, it has become imperative to develop approaches capable of effectively supervising and enhancing these powerful models using smaller, human-level models exposed to only human-level data. We address this critical weak-to-strong (W2S) generalization challenge by proposing a novel method aimed at improving weak experts, by training on the same limited human-level data, enabling them to generalize to complex, super-human-level tasks. Our approach, called EnsemW2S, employs a token-level ensemble strategy that iteratively combines multiple weak experts, systematically addressing the shortcomings identified in preceding iterations. By continuously refining these weak models, we significantly enhance their collective ability to supervise stronger student models. We extensively evaluate the generalization performance of both the ensemble of weak experts and the subsequent strong student model across in-distribution (ID) and out-of-distribution (OOD) datasets. For OOD, we specifically introduce question difficulty as an additional dimension for defining distributional shifts. Our empirical results demonstrate notable improvements, achieving 4%, and 3.2% improvements on ID datasets and, upto 6% and 2.28% on OOD datasets for experts and student models respectively, underscoring the effectiveness of our proposed method in advancing W2S generalization.