大型语言模型的“技能混合”：优化数据使用，提升模型能力

大型语言模型（LLM）在自然语言处理领域取得了巨大成功，它们能够熟练掌握各种技能，例如写作、推理、聊天、编码等等。为了实现这些能力，LLM 通常需要在来自不同来源的庞大数据集上进行微调。然而，这些数据集往往具有异质性和不平衡性，给微调过程带来了挑战。如何平衡不同技能的开发，同时确保模型的整体性能，成为了一个关键问题。

本文将介绍一种名为“技能混合”（MIXTURE-OF-SKILLS，MOS）的通用、模型无关的强化学习框架，它能够在微调过程中自动优化数据使用。MOS 通过动态调整对不同数据集的关注程度，确保 LLM 能够全面、有效地发展各种技能。

数据使用优化：为什么重要？

在多个数据集上微调模型时，一个常见挑战是处理数据集的异质性和不平衡性。不同数据集可能具有不同的特点，例如数据规模、数据质量、数据类型等等。这些差异会导致模型在微调过程中难以兼顾所有技能的开发。

传统的做法往往限制数据集的使用，以防止模型被大型数据集“淹没”。然而，这种做法限制了所有可用数据的利用。一些研究尝试通过调整数据集的分布来解决这个问题，但这些方法往往需要大量的超参数调整，并且忽略了数据集之间的相互作用以及模型学习的动态变化。

“技能混合”框架：如何优化数据使用？

为了解决上述问题，本文提出了一种名为“技能混合”（MOS）的强化学习框架。MOS 框架的核心思想是训练一个“评分网络”，它能够根据模型当前的学习状态，动态调整对不同数据集的采样概率。

图 1 展示了 MOS 框架的整体流程。模型在多个数据集上进行微调，每个数据集都包含特定的技能信息。评分网络根据模型当前的学习状态，动态调整对不同数据集的采样概率，从而引导模型更有效地学习。

图 1：技能混合框架概述

MOS 框架的优势：

• 通用性： MOS 框架适用于各种 LLM 模型和数据集，无需特定模型或数据集的先验知识。
• 自动优化： MOS 框架能够自动学习最佳数据使用策略，无需人工干预。
• 多角度评估： MOS 框架使用三种不同的奖励机制来评估数据集的价值，包括可迁移性、难度和学习轨迹。

奖励机制：引导模型学习MOS 框架使用三种不同的奖励机制来评估数据集的价值，从而引导模型更有效地学习：

1. 可迁移性： 数据集之间的相似性越高，它们对模型的贡献就越大。MOS 框架使用余弦相似度来衡量数据集之间的相似性，并将其作为奖励机制之一。

2. 难度： 数据集的难度越高，模型需要投入更多的训练努力才能学好。MOS 框架使用困惑度来衡量数据集的难度，并将其作为奖励机制之一。

3. 学习轨迹： 模型在微调过程中，对不同数据集的学习进度会有所不同。MOS 框架使用指数移动平均来追踪模型的学习轨迹，并将其作为奖励机制之一。

实验结果：显著提升模型性能

为了验证 MOS 框架的有效性，本文在两个常用的基准数据集（MMLU 和 MT-bench）上，使用三种不同的 LLM 模型（QWEN1.5-0.5B、GEMMA-2B 和 LLAMA-3-8B）进行了实验。结果表明，MOS 框架能够显著提升模型的整体性能，并且能够加速模型的训练收敛速度。

表 1：不同模型在不同数据集上的性能比较

未来展望：任务特定微调

除了通用微调之外，MOS 框架还可以应用于任务特定微调。本文提出了一种名为“MOSPEC”的变体，它能够有效地利用各种数据集来完成特定任务。

总结

本文提出了一种名为“技能混合”（MOS）的通用、模型无关的强化学习框架，它能够自动优化数据使用，提升 LLM 的整体性能。MOS 框架通过动态调整对不同数据集的关注程度，确保 LLM 能够全面、有效地发展各种技能。实验结果表明，MOS 框架能够显著提升模型的整体性能，并且能够加速模型的训练收敛速度。

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