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发布日期：2024-12-29 06:00 点击次数：62
普及LLM数学才智的新圭表来了——
一个大模子不可，那就两个。让他们相互息争，转换对方的裂缝。
这即是来自加州大学和微软琢磨院的最新琢磨后果：Flow-DPO。通过使用在线学习流（Flow）和平直偏好优化（DPO, Direct Preference Optimization），不错让LLM生成愈加详备和精准的推理轨迹。
同期，这种在线多智能体（Agent）的学习花样还能挖掘数据中的深层信息，灵验幸免了东谈主类标注数据不够准确的问题。
咱们先全部看个例子感受一下。
比如针对底下这谈题：
方程 x + 2y + 3 = 0 的图与方程 ax + 2y + 3 = 0 的图相互垂直。请教ax + 2y + 3 = 0中，a 的值是若干？
基准回复是这么的：
方程 x + 2y + 3 = 0 的图形的斜率为 -1/2，因为图形垂直，是以 ax + 2y + 3 = 0 的图形的斜率必须是 x + 2y + 3 = 0 的负倒数。因此，方程 ax + 2y + 3 = 0 的斜率为2，改写为2y = -ax - 3，然后双方除以 2，获得 y = -a/2x-3/2。将此与斜率截距花样 y = mx + b 比拟，咱们发现斜率 m 为 -a/2。由于咱们知谈斜率为 2，是以 - a/2= 2。将双方乘以 -2，获得 a = -4，谜底为：-4。
而Flow-DPO的回复是这么的：
要处罚这个问题，咱们需要了解线性方程中垂直线的想法。当两条直线垂直时，它们的斜率互为负倒数。让咱们以斜率-截距花样复述给定方程 x + 2y + 3 = O，即 y = -1/2x - 3/2。这告诉咱们直线的斜率是 - 1/2。当今，咱们需要找出方程 ax + 2y + 3 = 0 所示意的直线的斜率。咱们不错将方程改写成斜率-截距花样，即 y = -a/2x - 3/2。这告诉咱们这条直线的斜率是-a/2。由于两条直线垂直，因此它们的斜率互为负倒数。这意味着 -1/2 * (-a/2) = 1，简化为 a = -4。因此，a 的值为 -4。
让GTP-4o当裁判，针对两个模子的回复分析了一下，它合计谜底B（FLow-DPO）更好，原因有两点：
1.想法解释
谜底 A 的回复是：“咱们不错诈欺斜率之间的负倒数关联来求解 a”。谜底 B 花时候明确解释了垂直的想法，强调垂直线的斜率是负倒数。这种回复更有解释意想，不错让读者意会数学背后的推理。
2.解题想路昭彰
谜底A推导出了正确的方程并正确地求解了方程，但引入了一些不消要的神色。
举例，中间神色触及将方程改写为2y = -ax - 3 和双方除以 2 的中间神色比必要的神色复杂。
谜底 B 立即使用两个方程的斜截距花样简化了圭表。它灵验地解释了若何索要斜率，并平直比较了两个等式的斜率，历程更平直，更容易意会。
论断
谜底 B 的解释更昭彰、更彻底，既谨防想法和公式，又幸免了不消要的复杂性，这种轮番渐进的圭表更易于意会和掌抓。
不错看到，在处罚确凿数知识题的时候，Flow-DPO生成的推理历程不仅有更详备的指挥，还幸免了不消要的复杂性，增强了可读性和意会性。
这是若何作念到的呢？
两个大模子相互息争针对LLM处罚数知识题时反馈信息有限、标注数据质料不高档问题，团队建议了一种新的圭表。
那即是通过在线学习流（Flow）和平直偏好优化（DPO）学习来生成高质料的推理轨迹。
具体分为2个部分：
1.增量输出身成Flow（Incremental Output Production Flow）
Flow-DPO接管了增量输出身成Flow，其中有两个独处的LLM（Answer LLM和Stop LLM）协同责任，通过迭代通讯构建处罚决策。
具体来说，Answer LLM一次会生成一个有限的谜底块，而Stop LLM则判断部分谜底是否达到最终景象，两个LLM通过迭代式学习不竭逾越。
Answer LLM和Stop LLM的底层王人是不异的基础模子，但它们使用不同的LoRA适配器进行了微调，不错零散完成各自的任务。
并且在检会历程中，Flow-DPO可竣事更邃密的截止较小的块大小，活泼合适不同的想法和圭表，较大的块大小类似于单次模子生成。
2.在线Flow学习与回滚（Online Flow Learning with Rollouts）
Flow-DPO还和会过在线DPO学习和回滚来增强Flow。
关于每个输入问题，Answer LLM会生成一个谜底片断，一直陆续到产生完好的回复。
然后模子会在每个输出节点进行当场张开，比如在生成运转谜底片断且Stop LLM判断为“否”后，Flow还会生成另一个谜底片断，基于之前的部分谜底链接构建。
若是两个谜底在正确性上不同，就把它们行为谜底话语模子的DPO对，疏导到正确谜底的阿谁片断被选为首选反应。
权贵提高LLM数学推理才智权贵提高
为了考据Flow-DPO的性能，琢磨团队还操办了精密的考据施行，具体诞生如下
数据集：施行使用了MetaMath数据集，该数据集基于于GSM8K和MATH数据集，并通过数据增强期间进行了增强。模子遴荐：施行接管了两种不同界限的模子：Llama-3-8B-Instruct和Phi-3-medium-128k-instruct (14B)Flow学习阶段：在Flow学习阶段，团队使用不同的LoRA适配器对Answer LLM和Stop LLM进行微调，让它们在DPO检会中的才智愈加专科。编译阶段：在编译阶段，网罗Flow生成的正确推理轨迹和基线模子生成的正确推理轨迹，进行独处评估。最终扫尾裸露，使用了Flow-DPO之后，Llama3模子和Phi3在数学推理上的才智王人大幅普及了！
全部来望望具体扫尾分析：
1.渐进考据准确率（Progressive Validation Accuracy）
渐进考据准确率的准确界说，是模子在检会前对输入检会数据的麇集准确度，公式和变量含义如下图所示：
施行扫尾裸露，在线DPO检会权贵提高了Flow的泛化才智。
关于Llama-3-8B-Instruc模子，在线DPO学习在仅2000个检会实例内将Flow的性能提高了20%。关于Phi-3-medium-128k-instruct模子，在线DPO学习使其准确率提高了4个百分点，达到了83%.
2.推理轨迹质料
Flow生成的推理轨迹在质料上也优于基线和模子生成的正确推理轨迹。
关于Llama-3-8B-Instruct模子，Flow生成的推理轨迹在GSM8K和MATH数据集上的微调准确率别离提高了6%和7.8%。
关于Phi-3-medium-128k-instruct模子，Flow生成的推理轨迹在两个数据集上的微调准确率别离提高了1.9%和2.1%.
除了刚脱手的垂直直线问题，琢磨团队还放出了好多确凿的解题回复和对比，感酷好的一又友不错调查论文的更多酌量信息。
没料想，不久前还让LLM极端头疼的数知识题当今也逾越迅速！
有了优秀的逻辑分析才智，咱们也能期待LLM已往能处罚更多复杂的问题了。
参考集结：
[1]https://arxiv.org/abs/2410.22304— 完 —
量子位 QbitAI · 头条号签约
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