Model Steering: Learning with a Reference Model Improves Generalization Bounds and Scaling Laws

📄 arXiv: 2505.06699v3 📥 PDF

作者: Xiyuan Wei, Ming Lin, Fanjiang Ye, Fengguang Song, Liangliang Cao, My T. Thai, Tianbao Yang

分类: cs.LG, cs.AI, cs.CV, stat.ML

发布日期: 2025-05-10 (更新: 2025-05-17)

备注: 18 pages, 6 figures

💡 一句话要点

提出模型引导方法以提升模型泛化能力和扩展性

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 模型引导 泛化能力 分布鲁棒优化 对比学习 大规模模型训练

📋 核心要点

  1. 现有方法在模型训练中缺乏理论指导，导致性能不佳，尤其是在大规模模型的训练中。
  2. 论文提出的模型引导方法通过使用参考模型来优化目标模型的训练，增强数据选择和加权策略。
  3. 实验结果显示，DRRho-CLIP在扩展性和性能上优于传统的CLIP模型，验证了理论分析的有效性。

📝 摘要（中文）

本文正式提出了一种新兴的学习范式，称为模型引导（model steering），通过使用已训练模型作为参考，指导和增强目标模型的训练。尽管在大规模基础模型的训练中已采用一些临时方法，但其基本原理尚不充分理解，导致性能不佳。我们提出了一种基于理论的模型引导框架，称为DRRho风险最小化，根植于分布鲁棒优化（DRO）。通过泛化分析，我们提供了理论见解，解释了为何该方法在泛化和数据效率上优于没有参考模型的训练。这是首次为这一新学习范式提供理论见解，显著提升了我们对模型引导的理解和实践。基于这些见解，我们引入了一种新的对比语言-图像预训练方法DRRho-CLIP，实验验证了理论见解，并显示出相较于没有参考模型的CLIP更优的扩展性和性能。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有模型训练方法缺乏理论支持的问题，尤其是在大规模模型训练中，导致泛化能力不足和数据效率低下。

核心思路：论文提出的模型引导方法通过引入参考模型，利用其知识来指导目标模型的训练，从而改善模型的泛化能力和数据利用效率。

技术框架：整体架构包括参考模型的选择、数据选择和加权策略，以及基于DRRho风险最小化的训练过程。主要模块包括理论分析、模型训练和实验验证。

关键创新：最重要的技术创新在于首次为模型引导提供了理论基础，揭示了其在泛化和数据效率上的优势，与现有方法相比，提供了更系统的理论支持。

关键设计：关键设计包括损失函数的选择、参考模型的构建和对比学习的结合，确保模型在训练过程中能够有效利用参考模型的信息。具体参数设置和网络结构细节在实验部分进行了详细描述。

📊 实验亮点

实验结果表明，DRRho-CLIP在多个基准测试中表现优于传统的CLIP模型，尤其在扩展性方面，展示了更优的性能提升，具体提升幅度达到XX%。这些结果验证了理论分析的有效性，并显示出模型引导方法的强大潜力。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括大规模自然语言处理和计算机视觉任务，尤其是在需要高效数据利用和强泛化能力的场景。通过引入模型引导方法，可以显著提升模型的训练效率和性能，具有广泛的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

This paper formalizes an emerging learning paradigm that uses a trained model as a reference to guide and enhance the training of a target model through strategic data selection or weighting, named $\textbf{model steering}$. While ad-hoc methods have been used in various contexts, including the training of large foundation models, its underlying principles remain insufficiently understood, leading to sub-optimal performance. In this work, we propose a theory-driven framework for model steering called $\textbf{DRRho risk minimization}$, which is rooted in Distributionally Robust Optimization (DRO). Through a generalization analysis, we provide theoretical insights into why this approach improves generalization and data efficiency compared to training without a reference model. To the best of our knowledge, this is the first time such theoretical insights are provided for the new learning paradigm, which significantly enhance our understanding and practice of model steering. Building on these insights and the connection between contrastive learning and DRO, we introduce a novel method for Contrastive Language-Image Pretraining (CLIP) with a reference model, termed DRRho-CLIP. Extensive experiments validate the theoretical insights, reveal a superior scaling law compared to CLIP without a reference model, and demonstrate its strength over existing heuristic approaches.