大模型微调的未来：带反馈的自训练or 人类数据

人工智能

2023-05-14 04:20:33

大语言模型：微调革命

在人工智能的浩瀚宇宙中，大语言模型 (LLM) 闪耀着夺目光辉，彻底改变了深度学习的格局。这些人工智能巨兽拥有生成人类质量文本和征服各种语言任务的非凡能力。但是，驾驭大语言模型却面临着一个棘手的挑战：微调。

微调的痛点

微调大语言模型就像驯服一匹野马，需要大量的数据和辛勤的工作。传统方法依赖于海量的人类数据，这不仅昂贵，而且往往难以获得。尤其是对于特定领域或小众任务，收集足够的人类数据几乎是不可能的。

自训练：解开数据瓶颈

就像一位聪明的学生发现了捷径一样，DeepMind 的研究人员提出了自训练，一种突破性的微调方法，旨在有效提高大语言模型在各种任务上的表现。自训练的精髓在于：让模型自己做自己的老师！

自训练的运作方式

自训练的旅程从初始化大语言模型开始，使用少量的人类数据。然后，模型踏上了自学之路，利用其自身输出作为训练数据。但这不是一帆风顺的：通过反馈机制，模型接收来自人类专家或自动评估指标的反馈，不断完善和优化自身。就像一个不断学习的机器，模型反复更新其参数，不断提高其任务熟练度。

自训练的优势

与传统微调方法相比，自训练拥有令人惊叹的优势：

降低对人类数据的依赖： 自训练通过将模型作为自己的数据源来解决数据瓶颈，显著减少了对宝贵的人类数据的需求。
提升模型性能： 自训练为模型提供了更多学习的机会，帮助其掌握更丰富的知识和技能，从而提升其任务表现。
适用性广泛： 自训练不仅限于某一特定任务，它可以适用于各种语言任务，从文本分类到机器翻译再到文本摘要。

大语言模型微调的新时代

自训练为大语言模型微调开启了一个新的时代，释放了这些人工智能巨兽的全部潜力。通过减少对人类数据的依赖、提高模型性能和拓展应用范围，自训练正在推动人工智能技术达到新的高度。

代码示例：使用带反馈的自训练微调大语言模型

import transformers

# 初始化大语言模型
model = transformers.AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("distilbert-base-uncased")

# 准备训练数据
train_data = datasets.load_dataset("glue", "mnli")["train"]

# 自训练循环
for epoch in range(10):

    # 使用模型输出生成新的训练数据
    new_train_data = []
    for batch in train_data:
        outputs = model(**batch)
        new_train_data.append({
            "input_ids": batch["input_ids"],
            "attention_mask": batch["attention_mask"],
            "labels": outputs.logits.argmax(dim=-1)
        })

    # 合并新训练数据和原始训练数据
    train_data = datasets.Dataset.from_list(train_data + new_train_data)

    # 使用反馈更新模型
    model = transformers.Trainer(
        model=model,
        train_dataset=train_data,
        evaluation_strategy="epoch",
    ).train()

# 微调完成后的模型
tuned_model = model