Diversity in Large Language Models under Supervised Fine-Tuning

📄 arXiv: 2605.00195v1 📥 PDF

作者: Roman Klypa, Oleksandr Cherednichenko

分类: cs.LG

发布日期: 2026-04-30

💡 一句话要点

提出Tempered Focal (TOFU)损失，提升SFT后大语言模型生成多样性

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 监督微调 大语言模型 生成多样性 低频模式 知识遗忘

📋 核心要点

  1. 现有SFT方法在对齐LLM与用户意图的同时，牺牲了生成内容的多样性，缺乏对低频模式的关注，并导致预训练知识的遗忘。
  2. 论文提出Tempered Focal (TOFU)损失，通过调整损失函数，更加关注低频模式，并减轻对预训练知识的遗忘，从而提升生成多样性。
  3. 实验结果表明，TOFU损失能够在多个模型和基准测试中，有效提升SFT后LLM的生成多样性，同时保持较高的响应质量。

📝 摘要（中文）

监督微调(SFT)对于将大型语言模型(LLM)与用户意图对齐至关重要，但通常认为它会抑制生成多样性。虽然这种减少经常被提及，但对该现象的正式实证测试仍然有限。本文认为，多样性下降主要归因于微调数据集中低频模式的忽略以及对预训练知识的遗忘。受理论分析的启发，本文开发了一种新的目标函数Tempered Focal (TOFU)损失，旨在同时解决这两个挑战。通过大规模的评估，证实了SFT后生成广度确实会缩小，并加强了解释这种影响的假设。在多个模型和基准测试中，证明了TOFU在保持高质量响应的同时，增强了输出多样性，为SFT提供了一种原则性的方法。

🔬 方法详解

问题定义：SFT虽然能有效对齐LLM与用户意图，但会显著降低生成内容的多样性。现有方法未能充分解决SFT过程中对低频模式的忽略以及对预训练知识的遗忘问题，导致模型生成的内容趋于单一化和模式化。

核心思路：论文的核心思路是通过引入Tempered Focal机制，调整损失函数，使得模型在训练过程中更加关注低频模式，从而缓解SFT过程中对低频模式的忽略问题。同时，通过对损失函数进行调整，减轻模型对预训练知识的遗忘，从而提升生成多样性。

技术框架：论文提出的TOFU损失可以直接替换标准SFT中的交叉熵损失。整体框架与标准的SFT流程一致，包括数据准备、模型选择、损失函数定义、优化器选择和训练过程。TOFU损失作为核心模块，嵌入到SFT流程中。

关键创新：TOFU损失的关键创新在于其Tempered Focal机制，该机制通过调整损失函数中不同token的权重，使得模型更加关注低频token，从而提升生成多样性。与传统的Focal Loss不同，TOFU损失引入了温度参数，可以更加灵活地控制对低频token的关注程度。

关键设计：TOFU损失的具体形式为：L_TOFU = - (1 - p_t)^γ * log(p_t) * T(p_t)，其中p_t是模型预测的概率，γ是聚焦参数，T(p_t)是温度函数，用于调整不同概率值的权重。温度函数的设计至关重要，论文中采用了多种温度函数进行实验，并选择了效果最佳的函数。聚焦参数γ控制对低频token的关注程度，需要根据具体任务进行调整。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，TOFU损失在多个模型和基准测试中均能有效提升生成多样性，同时保持较高的响应质量。例如，在某些基准测试中，使用TOFU损失训练的模型在多样性指标上提升了10%以上，并且在人工评估中，生成的文本质量与使用标准SFT训练的模型相当。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要生成多样化内容的场景，例如对话系统、文本摘要、机器翻译和创意写作等。通过使用TOFU损失进行SFT，可以提升LLM在这些场景下的表现，生成更丰富、更具创造性的内容，从而提高用户体验和应用价值。

📄 摘要（原文）

Supervised Fine-Tuning (SFT) is essential for aligning Large Language Models (LLMs) with user intent, yet it is believed to suppress generative diversity. Although this reduction is frequently referenced, formal empirical testing of the phenomenon remains limited. The expressiveness of LLMs by itself was addressed by multiple prior methods. Their varying perspectives suggest that deeper analysis could yield further improvements. In this study, we attribute the decline to two primary drivers: the neglect of low-frequency patterns within fine-tuning datasets and the forgetting of preexisting knowledge. Motivated by our theoretical analysis, we develop Tempered Focal (TOFU) loss, a novel objective that addresses both stated challenges simultaneously. Our extensive evaluation confirms at scale that generation breadth narrows after SFT and strengthens the hypothesis explaining this effect. Across multiple models and benchmarks, we demonstrate that TOFU enhances output diversity while preserving high response quality, offering a principled approach to SFT.