CMU&清华新作:让LLM自己合成数据来学习,特定任务性能同样大幅提升

简介: 【8月更文挑战第24天】近期研究提出SELF-GUIDE,一种创新方法,旨在通过大型语言模型(LLMs)自动生成特定任务数据并用于自我微调,以克服其在特定任务上的性能局限。SELF-GUIDE分为三个阶段:数据合成、模型微调及性能评估。通过向目标LLM提供适当提示生成高质量合成数据,并用于微调以提升特定任务表现。实验证明,该方法在Natural Instructions V2等多个基准测试中显著提升了分类与生成任务性能。SELF-GUIDE不仅有效提高性能,还具备高数据效率,减少对外部数据依赖。然而,生成数据质量受限于LLM能力,且并非适用于所有任务。

近年来,大型语言模型(LLMs)在解决各种任务方面展现出了巨大的潜力,尤其是当它们被提供适当的自然语言提示时。然而,尽管LLMs在许多任务上取得了令人印象深刻的性能,但它们在特定任务上的表现往往不如经过大量特定数据微调的模型。

为了解决这个问题,来自卡内基梅隆大学(CMU)和清华大学的研究人员提出了一种名为SELF-GUIDE的创新方法。这种方法利用LLMs自身的能力来生成特定任务的数据,然后使用这些数据来微调模型本身,从而提高其在特定任务上的性能。

SELF-GUIDE是一种多阶段机制,旨在解决LLMs在特定任务上的性能瓶颈。具体而言,该方法包括以下几个关键步骤:

  1. 数据合成:SELF-GUIDE首先利用学生LLM(即目标模型)生成特定任务的输入-输出对。通过向学生LLM提供适当的提示,研究人员可以引导它生成高质量的合成数据。

  2. 模型微调:接下来,研究人员使用生成的合成数据来微调学生LLM本身。通过在特定任务的数据上进行微调,学生LLM可以学习到更好的表示和预测能力。

  3. 性能评估:最后,研究人员在各种基准测试上评估了SELF-GUIDE的性能,包括Natural Instructions V2等。结果显示,SELF-GUIDE在分类任务和生成任务上都取得了显著的性能提升。

为了验证SELF-GUIDE的有效性,研究人员在多个基准测试上进行了广泛的实验。以下是一些关键的实验结果和讨论:

  1. 性能提升:在Natural Instructions V2基准测试中,SELF-GUIDE在分类任务上实现了约15%的绝对性能提升,在生成任务上实现了约18%的绝对性能提升。这些结果表明,SELF-GUIDE是一种有效的方法,可以显著提高LLMs在特定任务上的性能。

  2. 数据效率:SELF-GUIDE的一个关键优势是它能够利用LLMs自身的能力来生成特定任务的数据。这意味着研究人员不需要依赖外部数据源或人工标注的数据,从而提高了数据效率和可扩展性。

  3. 局限性:尽管SELF-GUIDE在特定任务上取得了显著的性能提升,但它仍然存在一些局限性。例如,生成的合成数据的质量可能受到学生LLM本身能力的限制。此外,SELF-GUIDE可能不适用于所有类型的任务或数据集。

论文地址:https://arxiv.org/abs/2407.12874

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