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

📄 arXiv: 2505.21959v2 📥 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, cs.CL

发布日期: 2025-05-28 (更新: 2025-06-05)

备注: Manuscript uploaded as version2 of arXiv:2410.04571

💡 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 知识蒸馏 分布外泛化

📋 核心要点

  1. 现有方法难以让小模型监督大模型，尤其是在面对复杂任务时，存在弱到强泛化能力不足的问题。
  2. EnsemW2S通过迭代地组合和改进多个弱专家模型，增强其监督能力，从而提升强学生模型的性能。
  3. 实验表明，EnsemW2S在同分布和异分布数据集上均取得了显著提升，验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

随着大语言模型(LLMs)迅速接近甚至超越人类水平，开发能够有效利用较小的人类水平模型来监督和增强这些强大模型的方法变得至关重要。本文提出了一种新方法EnsemW2S，旨在通过在相同有限的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。EnsemW2S采用token级别的集成策略，迭代地组合多个弱专家模型，系统地解决先前迭代中发现的缺点。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弱到强泛化方面的有效性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决弱到强(W2S)泛化问题，即如何利用在有限人类水平数据上训练的较小模型（弱专家）来有效地监督和提升更强大的大型语言模型（学生模型），使其能够泛化到超人类水平的复杂任务。现有方法的痛点在于，弱专家模型的能力有限，直接监督强学生模型往往效果不佳，尤其是在面对分布偏移时，泛化性能会显著下降。

核心思路：论文的核心思路是通过集成多个弱专家模型，并迭代地改进它们，从而增强其监督能力。具体来说，EnsemW2S采用token级别的集成策略，在每一轮迭代中，弱专家模型会根据前一轮的反馈进行调整，从而逐步提升其性能。通过这种方式，弱专家模型能够更好地捕捉到复杂任务的特征，从而更有效地监督强学生模型。

技术框架：EnsemW2S的技术框架主要包含以下几个阶段：1) 初始化多个弱专家模型；2) 使用人类水平数据训练这些弱专家模型；3) 迭代地组合这些弱专家模型，并根据前一轮的反馈进行调整；4) 使用改进后的弱专家模型集成来监督强学生模型；5) 评估弱专家模型集成和强学生模型的泛化性能。

关键创新：EnsemW2S最重要的技术创新点在于其token级别的集成策略和迭代改进机制。传统的模型集成方法通常是在模型输出层面进行集成，而EnsemW2S则是在token层面进行集成，从而能够更精细地捕捉到任务的特征。此外，EnsemW2S的迭代改进机制能够不断地提升弱专家模型的性能，使其能够更好地监督强学生模型。

关键设计：EnsemW2S的关键设计包括：1) 使用交叉熵损失函数来训练弱专家模型和强学生模型；2) 使用Adam优化器来优化模型参数；3) 使用dropout正则化来防止过拟合；4) 在OOD数据集上，引入问题难度作为定义分布偏移的附加维度，从而更全面地评估模型的泛化性能。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，EnsemW2S在同分布(ID)和异分布(OOD)数据集上均取得了显著的提升。具体来说，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能够有效地提升弱到强泛化能力。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要利用小模型监督大模型的场景，例如知识蒸馏、模型压缩和迁移学习等。通过EnsemW2S方法，可以更有效地利用有限的计算资源和数据来训练高性能的大语言模型，从而降低模型训练的成本，并加速大语言模型在各个领域的应用。

📄 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 \textbf{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.