合肥网上商城网站建设,一个几个人做网站的几个故事电影,有什么做的好的ppt排版网站,wordpress 5.1 运行环境LLM2LLM#xff1a;迭代学习 针对性增强 错误分析 合成数据生成 质量控制 提出背景针对性和迭代性数据增强#xff08;LLM2LLM#xff09;步骤1#xff1a;在数据集上训练步骤2#xff1a;在数据集上评估步骤3#xff1a;生成额外数据 算法流程医学领域数据增强… LLM2LLM迭代学习 针对性增强 错误分析 合成数据生成 质量控制 提出背景针对性和迭代性数据增强LLM2LLM步骤1在数据集上训练步骤2在数据集上评估步骤3生成额外数据 算法流程医学领域数据增强对比和其他增强方法的独特之处全流程优化问题识别提出解法子解法及潜在替代品替换一个子解法 提出背景
论文https://arxiv.org/pdf/2403.15042.pdf
代码https://github.com/SqueezeAILab/LLM2LLM
当前预训练的大型语言模型LLMs是解决绝大多数自然语言处理任务的最先进技术。
尽管许多实际应用仍需要进行微调才能达到令人满意的性能水平但其中许多应用处于低数据范畴使得微调变得具有挑战性。
为了解决这一问题我们提出了LLM2LLM一种针对性和迭代的数据增强策略该策略使用一个教师LLM来增强小型种子数据集通过增加可以用于特定任务微调的附加数据。
1在初始种子数据上对基线学生LLM进行微调2评估和提取模型预测错误的数据点3使用教师LLM根据这些错误数据点生成合成数据然后将这些数据重新加入到训练数据中。
这种方法通过在训练期间放大LLM预测错误的数据点的信号并将它们重新整合到数据集中专注于对LLM来说更具挑战性的例子。
我们的结果显示LLM2LLM在低数据范畴中显著提高了LLM的性能超过了传统微调和其他数据增强基准。
LLM2LLM减少了对劳动密集型数据整理的依赖为更可扩展和高性能的LLM解决方案铺平了道路使我们能够应对数据受限的领域和任务。
我们在使用LLaMA2-7B学生模型的低数据范畴中在GSM8K数据集上实现了高达24.2%的改进在CaseHOLD上为32.6%在SNIPS上为32.0%在TREC上为52.6%在SST-2上为39.8%超过了常规微调。
针对性和迭代性数据增强LLM2LLM LLM2LLM框架它使用教师模型M_teacher生成新的训练数据点以提高学生模型M_student的性能。
步骤1在数据集上训练
子解法1种子数据集上的微调 之所以使用这个子解法是因为我们需要建立一个对特定任务有初步理解的基线模型。
例如在医学领域这意味着首先在一个包含医疗术语和病例的初始数据集上训练模型。
步骤2在数据集上评估
子解法2评估学生模型并提取错误 之所以使用这个子解法是因为需要识别出学生模型在哪些类型的问题上表现不佳特别是在它未能准确预测或解答的数据点上。
在医学方面可能要识别出模型在诊断特定疾病或理解复杂病症描述方面的缺陷。
步骤3生成额外数据
子解法3使用教师模型生成合成数据 之所以使用这个子解法是因为我们要通过合成数据来扩展训练集特别关注学生模型答错的那些问题。
在医学应用中如果学生模型无法正确理解某些症状和治疗方案的关系教师模型就可以生成包含这些元素的新问题和答案用于进一步训练学生模型。
图中的示例说明了这个过程正确答案的例子会被保留而错误答案的例子则被用来生成新的训练数据。
然后这些新生成的数据LLM2LLM数据会被重新加入训练数据集中用于进一步训练学生模型。
这个循环过程帮助学生模型在更加困难的问题上进行自我改进从而提升其在特定任务上的性能。
例如在医学领域一个模型可能需要在一组特定的病例报告中识别出不常见的疾病。
如果在初始训练中模型不能正确执行这一任务LLM2LLM方法就可以通过分析错误答案来生成新的、类似但更具挑战性的病例报告进而用这些新生成的报告来增强模型对这类病例的理解和识别能力。
拆解 3 步
子解法1迭代微调学生LLM 之所以使用这个子解法是因为要提高模型在少数据情况下的性能。
首先在初始数据集上微调一个学生LLM然后对训练数据进行评估找出模型训练后错误的数据点。
这样可以确保模型在后续迭代中专注于那些难以正确预测的例子从而提高性能。
举例来说如果初次微调后的模型在识别罕见疾病名称和相关症状上表现不佳这一步骤就能够识别出这类错误为下一步生成针对性的训练数据做准备。
子解法2使用教师LLM生成合成数据 之所以使用这个子解法是因为需要更多的、针对性的训练数据来改进学生LLM。
使用教师LLM基于模型预测错误的数据点生成新的合成数据这些数据随后被加回训练数据集中。
例如针对学生模型难以准确识别的罕见疾病和症状教师LLM可以生成更多包含这些罕见疾病描述的文本数据。
这样不仅增加了训练数据集的多样性也帮助学生模型更好地学习和理解这些罕见病症的特点。
子解法3Self-Instruct风格的数据增强 之所以使用这个子解法是因为传统的数据增强方法如同义词替换、字符替换不足以扩展训练数据尤其是在新领域和专业任务中。
通过采用Self-Instruct风格的数据增强我们能够根据教师LLM的输出生成更加丰富和多样化的训练示例从而更有效地扩展训练数据集。
在这个步骤中可以通过模拟真实世界中的医学案例生成包含复杂病例描述、多样化症状和治疗方法的数据。
例如创建一个关于急性和慢性疾病治疗反应不同的合成病历报告这有助于模型更好地理解不同疾病状态和治疗方案之间的关系。
这些子解法的结合即LLM2LLM方法通过在训练过程中不断迭代优化和精准目标化数据增强有效解决了在少数据情况下微调LLMs的挑战显著提升了模型在特定任务上的性能。
算法流程
问题预训练的语言模型在面对目标领域数据时如医疗数据集零样本或微调后性能不佳。
解法LLM2LLM框架它使用教师模型M_teacher生成新的训练数据点以提高学生模型M_student的性能。
初始化学生模型M0_student和教师模型M_teacher并设置初始数据集D0。进入迭代过程从i0开始直到达到预定的迭代次数n。微调学生模型M^i_student。用学生模型评估当前数据集Di并记录评估结果Ei。筛选出模型预测错误的数据点W^i。使用教师模型基于错误数据点生成新的训练数据A^i。将新生成的数据Ai加入到现有数据集中D{i1} D^i A^i以供下一轮迭代使用。完成迭代后评估学生模型的最终性能M^*_student。
医学领域数据增强对比和其他增强方法的独特之处
在医学领域进行数据增强时LLM2LLM方法的独特之处在于它是针对性和迭代性的而且特别关注于改善学生模型在特定数据点上的性能不足。
对比于其他数据增强方法如简单的同义词替换或随机文本扰动LLM2LLM提供了以下独特优势
针对性强化LLM2LLM专注于学生模型在初次评估中回答错误的数据点。这意味着数据增强不是盲目进行的而是有针对性地解决学生模型的弱点。
在医学领域这一点尤其重要因为模型需要对复杂的医疗术语和临床案例有精确的理解。
通过专注于错误答案可以生成新的案例例如模拟不同的症状描述或治疗响应从而直接提升模型在这些关键区域的性能。
迭代学习通过迭代过程模型不断地在新生成的、更具挑战性的数据上训练。
每轮迭代后模型都将获得更丰富的训练数据这有助于提升其在复杂医学问题上的准确性和鲁棒性。
质量控制LLM2LLM通过限制使用教师模型生成的数据来防止错误的传播和数据质量的下降。
这在医学领域至关重要因为错误的信息可能会导致严重的后果。通过确保数据增强专注于改进错误答案该方法可以有效控制数据集的质量。
避免数据膨胀该方法限制了合成数据生成的范围仅在原始错误答案的基础上进行增强而不是整个数据集。
这避免了数据膨胀问题确保了训练集的管理和处理更加可控同时也降低了过拟合的风险。
在医学领域的具体应用中例如提高模型在分类罕见病症或解析复杂医疗图像方面的能力LLM2LLM能够生成更加贴近实际临床场景的数据比如根据模型识别错误的病症症状生成新的案例
这些案例在结构和语义上与原始案例不同但又足够相似以挑战和训练学生模型。
这样的迭代过程确保了模型不仅学习到了特定任务的表层特征也能够适应和泛化到更广泛的医学语境和情景。
全流程优化
当我们分析一个完整的流程从问题识别到提出解法再到具体的子解法及其潜在替代方案这个过程涉及到深入了解问题的本质、现有解决方案的局限性以及潜在替代方案的可行性。
让我们以LLM2LLM方法在医学领域的应用为例来分析这个流程。
问题识别
主问题预训练的语言模型在特定领域如医学领域的任务上表现不佳。问题要素语言模型可能缺乏对医学术语的理解、对罕见疾病描述的识别能力以及对复杂医疗数据的处理能力。
提出解法
解法使用LLM2LLM一种迭代的数据增强框架通过教师模型生成错误数据点的新训练数据来改进学生模型。解法要素迭代学习 针对性增强 错误分析 合成数据生成 质量控制。
子解法及潜在替代品 子解法1迭代微调 要素数据集的质量、增强数据与原始数据的一致性、模型的适应性和泛化能力。替代品传统的微调方法比如使用更大规模的数据集进行一次性微调。对比分析传统微调可能在数据丰富的情况下有效但在数据受限的医学领域中LLM2LLM的迭代微调可以更精确地解决模型的弱点。 子解法2生成合成数据 要素合成数据的真实性、多样性、以及与任务相关性。替代品使用现有的医学数据库或开源医学数据集进行数据增强。对比分析现有数据库可能没有覆盖学生模型性能不足的特定区域而LLM2LLM可以根据模型的错误直接生成有针对性的训练数据。 子解法3限制合成数据的生成 要素数据管理、训练效率、避免过拟合。替代品在每次迭代中使用全部错误数据点生成合成数据。对比分析无限制地增加合成数据可能会导致模型训练效率低下和过拟合。LLM2LLM通过限制生成的数据数量保证了数据质量和训练效率。
替换一个子解法
替换将“生成合成数据”替换为“使用现有医学数据集增强”。分析虽然现有医学数据集可能提供了大量真实的医学案例但这些数据可能不具备LLM2LLM所追求的针对性和个性化。
现有数据集可能缺少学生模型所需的特定错误类型的案例这将减少微调过程中针对性强化的机会可能导致模型在特定任务上的性能提升不如LLM2LLM方法明显。
