机器之心报道
编辑:蛋酱、杜伟
从错误中学习,不只是人类可以做到。近日有研究发现,大模型其实也可以借鉴这种思路。
这段时间,大语言模型在各种 NLP 任务中取得了重大进展,尤其是在需要复杂的思维链(CoT)推理的数学问题方面。
比如在 GSM8K、MATH 这样的高难度数学任务的数据集中,包括 GPT-4 和 PaLM-2 在内的专有模型已取得显著成果。在这方面,开源大模型还有相当的提升空间。为了进一步提高开源大模型处理数学任务的 CoT 推理能力,一种常见的方法是使用注释 / 生成的问题 - 推理数据对( CoT 数据)对这些模型进行微调,这些数据对会直接教导模型如何在这些任务中执行 CoT 推理。
在最近的一篇论文,来自西安交大、微软、北大的研究者尝试探讨了另外一种提升思路:是否可以通过逆向学习过程(即从 LLM 犯过的错误中学习)进一步提高其推理能力?
就像是一个刚开始学习数学的学生,首先会从书本上的知识点和例题中学习,但也会进行练习。解题失败后,他便知道自己犯了什么错误、如何改正,形成一个「错题本」。正是通过从错误中学习,推理能力得到了进一步提高。
受这个过程的启发,这项工作探讨了 LLM 的推理能力如何从理解和纠正错误中受益。
评估结果发现,50 个生成修正中有 35 个达到了优秀质量、11 个为良好、4 个为糟糕。根据这一评估结果,研究者推断使用 GPT-4 生成修正的整体质量足以进行进一步的微调阶段。因此,他们生成了更多大规模的修正,并将所有最终得出正确答案的修正用于微调 LLM。
微调 LLM
在生成修正数据之后,研究者微调了 LLM,从而评估这些模型是否可以从错误中学习。他们主要在以下两种微调设置下进行性能比较。
一是在思维链(CoT)数据上微调。研究者仅在问题原理(question-rationale)数据上微调模型。尽管每个任务中有带注释的数据,但他们额外采用了 CoT 数据增强。研究者使用 GPT-4 为训练集中的每个问题生成了更多推理路径,并过滤掉最终答案错误的路径。他们利用 CoT 数据增强来构建一个强大的微调基线,该基线仅使用 CoT 数据,并有助于对控制微调的数据大小进行消融研究。
二是在 CoT 数据 修正数据上微调。除了 CoT 数据,研究者还将生成的错误修正数据用于微调(即 LEMA)。他们同样进行了控制数据大小的消融实验,以减少增量对数据大小的影响。
下图附录 A 中的示例 5 和示例 6 分别展示了用于微调的 CoT 数据和修正数据的输入 - 输出格式。
此外,LEMA 与专有 LLM 兼容:带有 WizardMath-70B /MetaMath-70B 的 LEMA 在 GSM8K 上实现了 84.2%/85.4% 的 pass@1 准确率,在 MATH 上实现了 27.1%/26.9% 的 pass@1 准确率,超过了众多开源模型在这些挑战性任务上取得的 SOTA 性能。
随后的消融研究表明,在相同的数据量下,LEMA 仍然优于 CoT-alone 微调。这表明,CoT 数据和校正数据的有效性并不相同,因为两种数据源的结合比使用单一数据源能产生更多的改进。这些实验结果和分析强调了从错误中学习在增强 LLM 推理能力方面的潜力。
更多研究细节,可参考原论文。
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