本文提出双向对齐(BiAlign)方法,通过对齐学生模型与教师模型的令牌级输出分布和输入偏好,显著提升了学生模型的上下文学习能力,并在多种任务上取得了优于基线的结果。
Large Language Model, In-Context Learning, Few-Shot Learning, Alignment, Efficiency
Chengwei Qin, Wenhan Xia, Fangkai Jiao, Chen Chen, Yuchen Hu, Bosheng Ding, Ruirui Chen, Shafiq Joty
The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou), Princeton University, Nanyang Technological University, Salesforce Research, Institute of High Performance Computing (IHPC), Agency for Science, Technology and Research (A*STAR), Singapore
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Background Problem
大型语言模型(LLMs)通过上下文学习(ICL)在少样本任务中展现了出色的泛化能力,但其高计算需求和部署成本限制了广泛应用。为此,研究者通过知识蒸馏将大模型(教师模型)的能力转移到更小、更高效的小模型(学生模型)上。传统蒸馏方法主要关注输出对齐,即让学生模型模仿教师模型的输出或概率分布,但忽略了输入(尤其是ICL中的演示示例)对性能的影响。已有研究表明,ICL性能对演示示例的选择高度敏感,不同示例组合可能导致性能从接近随机到超越最优微调模型。本文提出了一种新方法,旨在通过对输入偏好的对齐,解决学生模型在ICL能力上与教师模型的差距。
Method
本文提出了双向对齐(BiAlign)框架,旨在通过以下两种对齐方式提升学生模型的ICL能力:
- 令牌级输出分布对齐:通过最小化学生模型和教师模型在整个ICL序列上的KL散度损失(),使学生模型的输出概率分布接近教师模型。这不仅限于目标输出,而是覆盖整个输入-输出序列,以确保批量中有足够多的令牌维持模型的基本能力。
- 输入偏好对齐:引入了一种新颖的排名损失(),以对齐学生模型和教师模型对不同演示示例子集的偏好。具体步骤为:
- 从每个ICL训练样本的演示示例集合中采样子集(N=4),基于与测试样本的相似性分为相似和不相似两组。
- 使用预测目标输出的概率作为偏好分数( 和 ),分别计算教师和学生模型对每个子集的偏好。
- 通过排名损失,强制学生模型对子集的偏好排名与教师模型一致,而非直接匹配分数值,以减少分数量级差异的影响。
- 总体损失:最终优化目标为 ,其中 为排名损失的权重。 批判性思考:虽然输入偏好对齐是一个有趣的创新,但排名损失的设计显得复杂且计算成本高昂(训练FLOPs增加约2.3倍)。此外,子集采样数量(N=4)可能不足以全面代表输入偏好的多样性,论文未充分探讨这一参数对结果的影响。排名损失的理论依据也较为薄弱,更多基于直觉而非严谨的数学推导。
Experiment
实验设计分为两个阶段:上游ICL对齐(在源任务CrossFit上进行,包含12K个ICL样本,演示示例数k在4到10之间变化)和下游ICL评估(在5个目标任务上测试,包括MMLU、BBH、GSM8K、LogiQA和HumanEval)。
- 数据集与设置:源任务和目标任务无重叠,以测试泛化能力。学生模型主要为Llama 2-7B,教师模型为Llama 2-13B或70B,同时扩展到Llama 3和Phi 3等其他骨干模型以验证鲁棒性。评估采用贪婪解码,多次使用不同提示以报告平均结果。
- 结果:BiAlign在所有目标任务上均优于基线方法(如Vanilla、Fine-tuning、Output-Align),尤其在需要细粒度推理的任务(如GSM8K和LogiQA)上表现突出,相对提升分别达到20.4%和17.8%(使用70B教师模型)。与仅输出对齐相比,BiAlign平均性能提升约2.0%(13B教师)和3.7%(70B教师)。此外,BiAlign在不同模型规模和骨干模型上均表现出一致的优势。
- 分析:论文进一步分析了训练计算开销(BiAlign的FLOPs为Output-Align的2.3倍),但通过减少训练轮数等方式证明其在相同FLOPs下仍优于基线。偏好分数一致性分析显示BiAlign显著提高了学生模型与教师模型在输入偏好上的匹配度。 批判性思考:实验设置较为全面,覆盖了多种任务和模型规模,但源任务与目标任务无重叠的设置可能过于理想化,未完全反映实际应用中的任务相关性。此外,子集采样数量(N=4)可能限制了输入偏好对齐的全面性,论文未提供足够证据证明这一选择的合理性。计算开销的增加也是一个实际问题,尽管作者尝试缓解,但未彻底解决。
Further Thoughts
BiAlign提供了一个新颖的视角,即通过输入偏好对齐来增强ICL能力,这可能启发未来在知识蒸馏中的更多探索方向,例如是否可以结合更高效的示例选择算法(如基于聚类或语义相似性的方法)来替代复杂的排名损失计算。此外,输入偏好对齐的概念或许可以扩展到其他领域,如多模态ICL中对不同模态输入的偏好学习。另一个值得思考的点是,BiAlign与RLHF中偏好学习的相似性提示我们,是否可以借鉴RLHF中的轻量级对齐方法(如DPO)来降低计算开销?同时,与最近的一些工作(如In-Context Pretraining)结合,可能进一步提升预训练阶段的ICL能力。总之,尽管BiAlign在理论和实验上存在一些不足,但其提出的输入视角为ICL和知识蒸馏领域开辟了新的研究方向,值得后续深入探索。