揭秘大語言模型可信能力的五個(gè)關(guān)鍵維度

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大模型的通用訓(xùn)練流程 [1] ? ? ? ? ?

在大語言模型（Large Language Models，LLMs）的訓(xùn)練過程中，預(yù)訓(xùn)練階段消耗了大量資源，也充滿了太多未被揭開的秘密。根據(jù)OpenAI的研究，InstructGPT在預(yù)訓(xùn)練階段幾乎使用了所有的計(jì)算和數(shù)據(jù)資源（高達(dá)98%） [2]。有監(jiān)督微調(diào)（Supervised fine-tuning，SFT）和人類反饋強(qiáng)化學(xué)習(xí)（Reinforment Learning Human Feedback，RLHF）能夠激活預(yù)訓(xùn)練模型內(nèi)部已存在的能力，而這些能力僅僅通過提示工程難以發(fā)掘。但是，預(yù)訓(xùn)練的價(jià)值遠(yuǎn)不止于此，它像一個(gè)充滿潛力的神秘盒子，等待我們?nèi)ヌ剿髌涓顚哟蔚膬r(jià)值和隱藏的機(jī)制。 ? ? ? ? ??

預(yù)訓(xùn)練模型就像一個(gè)未加控制的野獸，神秘而強(qiáng)大。通過高質(zhì)量數(shù)據(jù)進(jìn)行微調(diào)，我們可以使這個(gè)野獸適應(yīng)社會(huì)的需要；隨后通過RLHF進(jìn)一步完善，模型更加貼近用戶的具體需求。對(duì)齊技術(shù)如SFT和RLHF等，可以被看作是對(duì)這個(gè)野獸的馴化。但目標(biāo)不止如此，我們更希望深入了解它，探究使得LLMs展現(xiàn)出其獨(dú)特能力的根本過程--The Pre-training。 大部分開源LLMs僅提供模型權(quán)重和性能測試的結(jié)果，但是要真正理解一個(gè)模型的行為，需要更多的信息。LLM360 [4] 和 OLMo [5] 的全面開源為研究者和社區(qū)提供了全面和深入的信息共享，涵蓋了訓(xùn)練數(shù)據(jù)、算法設(shè)置、實(shí)現(xiàn)挑戰(zhàn)以及性能評(píng)估的細(xì)節(jié)，極大地增加了LLMs預(yù)訓(xùn)練過程的透明度，幫助我們理解這些LLMs的工作原理。 我們都想知道這個(gè)問題的答案，人類可以信任LLMs嗎？作為一個(gè)觀察者，我們嘗試從預(yù)訓(xùn)練階段來窺探這個(gè)龐然大物。我們致力于理解LLMs在預(yù)訓(xùn)練階段是如何建?？尚牛═rustworthiness）的，并基于這個(gè)理解，探索預(yù)訓(xùn)練階段是否能為增強(qiáng)LLMs的可信提供指導(dǎo)。? ??

論文標(biāo)題：Towards Tracing Trustworthiness Dynamics: Revisiting Pre-training Period of Large Language Models 論文鏈接：https://arxiv.org/abs/2402.19465 項(xiàng)目主頁：https://github.com/ChnQ/TracingLLM

在此工作中，我們首次給出了如下幾個(gè)觀察： ?我們發(fā)現(xiàn)LLMs在預(yù)訓(xùn)練的早期階段就建立了有關(guān)可信概念的線性表征； ?我們發(fā)現(xiàn)預(yù)訓(xùn)練過程中，LLMs表現(xiàn)出對(duì)于可信概念類似于“信息瓶頸”先擬合、再壓縮的學(xué)習(xí)過程； ?我們基于表征干預(yù)技術(shù)，初步驗(yàn)證了LLMs在預(yù)訓(xùn)練過程中的切片可以幫助提升最終LLMs的可信性。

1 預(yù)訓(xùn)練過程中有關(guān)可信概念的線性表征

數(shù)據(jù)集：本文主要探究可信領(lǐng)域下的五個(gè)關(guān)鍵維度：可靠性（reliability）、毒性（toxicity）、隱私性（privacy）、公平性（fairness）和魯棒性（robustness）。為了深入研究這些維度，我們分別選取了這五個(gè)維度下具有代表性的相關(guān)數(shù)據(jù)集：TruthfulQA、Toxicity、ConfAIde、StereoSet以及經(jīng)過特定擾動(dòng)處理的SST-2。我們根據(jù)原數(shù)據(jù)集的設(shè)定，對(duì)每個(gè)樣本進(jìn)行標(biāo)注，以標(biāo)識(shí)每句話是否包含不正確、有毒、隱私泄露、有歧視和被擾動(dòng)的信息。 實(shí)驗(yàn)設(shè)置：本文采用線性探針方法 [6]。具體地，在得到360個(gè)切片對(duì)于每個(gè)數(shù)據(jù)集的表征以后，我們對(duì)于每個(gè)切片的每一層都訓(xùn)練一個(gè)線性分類器，線性分類器的正確率代表著模型內(nèi)部表征區(qū)分不同標(biāo)簽的能力。前75個(gè)切片實(shí)驗(yàn)效果如下： 從第76個(gè)到360的切片的實(shí)驗(yàn)結(jié)果請(qǐng)移步正文附錄，實(shí)驗(yàn)趨勢大體相同，基本趨于平緩的波動(dòng)。 實(shí)驗(yàn)結(jié)果說明兩點(diǎn)： ?隨著預(yù)訓(xùn)練的進(jìn)行，在這五個(gè)可信維度上，大模型中間層的表征可以很好地區(qū)分是否可信 ? ? ?大模型在預(yù)訓(xùn)練的早期階段就已經(jīng)可以很好地區(qū)分是否可信

2 信息瓶頸視角下有關(guān)可信概念的預(yù)訓(xùn)練動(dòng)態(tài) 已有理論結(jié)果 [7] 證明線性探針的準(zhǔn)確率可以用來界定互信息估計(jì)器。受到利用互信息來探測模型訓(xùn)練動(dòng)態(tài)的啟發(fā) [8]，本文也利用互信息對(duì)模型表征的動(dòng)態(tài)變化做了初步探索。類似 [8] 用信息平面研究傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過程，我們分別研究模型表征T與上面五個(gè)原始數(shù)據(jù)集X的互信息，和模型表征T與數(shù)據(jù)集標(biāo)簽Y的互信息。實(shí)驗(yàn)結(jié)果如下： 后續(xù)預(yù)訓(xùn)練過程的變化趨勢見附錄，幾乎保持平緩的波動(dòng)。 分開看這兩張圖，T和X的互信息先上升后下降，而T和Y的互信息一直在上升。把它們合起來看，這個(gè)趨勢與經(jīng)典論文 [8] 中的“fitting”和“compression”兩階段相符：首先，當(dāng)大語言模型隨機(jī)初始化時(shí)，它不具備保留信息的能力，因此互信息幾乎為0；接著，隨著預(yù)訓(xùn)練的進(jìn)行，大模型逐漸具備語言理解和概念建模的能力，因此互信息持續(xù)增長；最后，隨著預(yù)訓(xùn)練的進(jìn)一步進(jìn)行，大模型逐漸學(xué)會(huì)提取壓縮無關(guān)信息并提取有效信息，因此T和X的互信息降低，而T和Y的互信息繼續(xù)增加。從互信息的角度，這是一個(gè)很有趣的發(fā)現(xiàn)。即使定義和實(shí)驗(yàn)設(shè)置不同，預(yù)訓(xùn)練大語言模型和傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，兩者的預(yù)訓(xùn)練階段都能分為“fitting”和“compression”兩個(gè)階段，這暗示著大模型和傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程中可能存在的一些相似之處。 總體來看，據(jù)我們所知，本文首次研究大模型在預(yù)訓(xùn)練過程中可信性概念建模的變化情況，我們希望我們的初步探索能幫助領(lǐng)域內(nèi)的研究者更深入地理解大模型的預(yù)訓(xùn)練過程，啟發(fā)大家用新方法幫助大模型變得更加可信。

3 基于引導(dǎo)向量的表征干預(yù)：預(yù)訓(xùn)練知識(shí)如何助力模型可信能力提升

3.1 Activation Intervention 我們觀察到，既然LLMs在其預(yù)訓(xùn)練階段就已經(jīng)學(xué)習(xí)到了有關(guān)可信概念線性可分的表征，那么不同于現(xiàn)在的大多數(shù)技術(shù)如SFT，RLHF等在完成預(yù)訓(xùn)練的模型上進(jìn)一步優(yōu)化，一個(gè)很自然的想法是：LLMs在預(yù)訓(xùn)練過程中的切片能不能幫助指令微調(diào)模型進(jìn)行alignment呢？ 我們基于表征干預(yù)的技術(shù)（Activation Intervention），給予該問題初步的肯定的回答。

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不同于上述工作從待干預(yù)模型自身抽取引導(dǎo)向量，我們意在從LLMs預(yù)訓(xùn)練過程的切片中構(gòu)建引導(dǎo)向量來干預(yù)指令微調(diào)模型（SFT Model），試圖提升指令微調(diào)模型的可信能力，如下圖所示。 ? ? 其中，我們使用北京大學(xué)團(tuán)隊(duì) [11] 開源的PKU-RLHF-10K數(shù)據(jù)集 [12] 來構(gòu)建正負(fù)prompt對(duì)，該數(shù)據(jù)集提供了一萬條帶有安全/非安全回復(fù)標(biāo)注的對(duì)話數(shù)據(jù)，可用于大模型的 RLHF 訓(xùn)練。 3.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析

我們在上文提及的可信領(lǐng)域下五個(gè)維度的數(shù)據(jù)集（TruthfulQA，Toxigen，StereoSet，ConfAIde，SST-2），以及四個(gè)常用的大模型通用能力評(píng)測數(shù)據(jù)集（MMLU，ARC，RACE，MathQA）上，評(píng)測了四個(gè)模型的性能：指令微調(diào)模型AmberChat，安全對(duì)齊模型AmberSafe，使用來自AmberChat自身的steering vector干預(yù)后的AmberChat，使用來自第180個(gè)預(yù)訓(xùn)練切片的steering vector干預(yù)后的AmberChat。 ? ?

實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，在使用來自預(yù)訓(xùn)練切片的steering vector干預(yù)SFT模型（AmberChat）表征后，在三個(gè)可信維度（Reliability：TruthfulQA，Toxicity：Toxigen，F(xiàn)airness：StereoSet）上都有較明顯的提升。同時(shí)，這種干預(yù)對(duì)模型通用能力的影響并不顯著（在ARC，MMLU上表現(xiàn)出邊際損失，在MathQA和RACE上表現(xiàn)出有邊際提升）。 令人驚訝的是，我們發(fā)現(xiàn)使用預(yù)訓(xùn)練的中間切片構(gòu)建的steering vector，相比于來自AmberChat自身的引導(dǎo)向量，能更顯著地提升AmberChat模型的可信性能。

4 小結(jié)

未來，當(dāng)我們嘗試對(duì)齊比人類更強(qiáng)大的模型時(shí)（super-alignment），依賴于“人類反饋”的相關(guān)微調(diào)技術(shù)，如RLHF等，或?qū)⒉辉僮嘈?[13-14]。為了應(yīng)對(duì)這一可能的挑戰(zhàn)，多個(gè)研究機(jī)構(gòu)正在探索新的解決方案。例如，近期OpenAI提出“弱對(duì)強(qiáng)監(jiān)督”方法 [13]，Meta提出“self-reward”機(jī)制 [14]，同時(shí)也有越來越多的研究聚焦于“self-alignment”研究方向的探索 [15-16]。 我們的研究為解決類似的super-alignment問題提供了一個(gè)新的視角：利用LLMs在預(yù)訓(xùn)練過程中習(xí)得的知識(shí)來輔助最終的模型對(duì)齊。作為研究的起點(diǎn)，我們深入探究預(yù)訓(xùn)練過程中如何建模有關(guān)可信的概念?？上驳氖?，探索初見成效：1）我們發(fā)現(xiàn)大模型在預(yù)訓(xùn)練的早期階段就建立了有關(guān)可信概念的線性表征 2）我們發(fā)現(xiàn)大模型對(duì)可信概念類似于信息瓶頸的學(xué)習(xí)過程。此外，表征干預(yù)技術(shù)的成功應(yīng)用也初步驗(yàn)證了預(yù)訓(xùn)練中間切片對(duì)輔助模型對(duì)齊的有效性。 我們希望這份工作能夠?yàn)樯钊肜斫釲LMs如何動(dòng)態(tài)構(gòu)建及發(fā)展其內(nèi)在可信屬性提供新的視角，并啟迪未來在LLMs對(duì)齊技術(shù)領(lǐng)域的更多創(chuàng)新嘗試。我們期待這些研究成果能進(jìn)一步推動(dòng)大模型朝著更可信、更可控的方向發(fā)展，從而在人工智能倫理與安全道路上邁出堅(jiān)實(shí)的一步。

參考文獻(xiàn)

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審核編輯：黃飛

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