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- 发布日期：2024-07-20 13:31 点击次数：178
AI经由多轮“自我升迁”TS，智力不增反降？
上海交通大学GAIR团队最新辩论标明，在学问合并、数学推理和代码生成等复杂任务中，AI经由多轮“自我升迁”后，可能会出现一种称为“自我升迁逆转”（self-improvement reversal）的表象。
LLaMA-2-7B、Mistral-7B、LLaMA-8B都没逃过。
这就像一个学生刷题刷到”走火入魔”——天然履行收获提高了，但骨子处罚问题的智力反而可能下落！
更值得警惕的是，这种西席还可能导致AI的讲述变得千人一面，失去了原有的创造力和合适新情况的智力。好比一个学生只会应付履行，遭受实在天下的问题就无法可想。
要知谈，OpenAI最近被曝光的步地“草莓”，传说还在使用post-training阶段的自我升迁来升迁模子复杂推精通力……
当今该辩论《Progress or Regress？Self-Improvement Reversal in Post-training》已获取了 ICML 2024 （AI for Math Workshop） 的Honorable Mention Award。
刷分更高然则智力下落
具体说来，该责任将”迭代后西席”（Iterative post-training）分红三个主要智力：
谜底采样：让AI讲述一系列问题，每个问题讲述屡次。
西席集构建：从AI的讲述中挑选出好的谜底。
模子后西席：用这些好谜底来”教”AI，让它学会更好的讲述形式。
辩论东谈主员尝试了不同的”教养”范例：TS
迭代SFT：径直告诉AI哪些谜底是对的。
迭代DPO：让AI学会比拟不同谜底的是非。
迭代SFT-DPO：将上头两种范例合并起来。
他们还辩论了影响AI学习遵守的几个关节要素（如图1所示）：
西席次数：一般来说，多西席几次，AI的进展会更好。但西席4-5次后，跳跃就不彰着了。
AI的基础智力：酷爱的是，最聪惠的AI并不一定学得最快，但终末进展频繁最佳。
问题类型：有些类型的问题（如学问问答和浅薄数学）AI学得比拟快，而复杂的数学问题和编程任务就比拟繁难。
西席范例：不同的问题可能需要不同的西席范例。辩论者发现，若是AI一初始就进展可以，用DPO或SFT-DPO范例遵守更好。
图1：三种迭代后西席范式在多个任务求解上的Pass@1性能（从学问知识、数学推理、代码生成标的选拔了四个聚焦复杂问题求解智力的数据集：CSQA，GSM8k，MATH，MBPP以及三种不同的基座模子LLaMA-2-7B，Mistral-7B，LLaMA-8B。系数实验的迭代次数$$$$开拓为5。评估时使用贪心解码，况兼选拔Pass@1手脚性能评价主张。）
着手，铁心看起来很令东谈主兴隆。AI在测试中的分数照实提高了！但辩论团队长远不雅察后，发现了一些“出东谈主猜想”的表象：
1、智力幻觉：
辩论者发现，AI并莫得实在学会处罚更难的问题。相背，它仅仅变得更擅长在已知的谜底中挑选正确的阿谁。他们用”正确谜底心事率”这个主张来测度这一表象。铁心露馅，即使是未经由多轮西席的AI，只消给它满盈多的尝试契机，也能在那些看似”学会”的问题上得到正确谜底。这就像一个学生通过背谜底提高了履行分数，但骨子处罚问题的智力并莫得升迁。
2、各样性丧失：
跟着西席次数增多，AI的讲述变得越来越“千人一面”。辩论者从三个方面测量了这种变化：
语法各样性：使用”Distinct N-gram”主张。
语义各样性：使用句子镶嵌的余弦雷同度。
逻辑各样性：在数学问题入网算不同方程的数目。铁心露馅，不管哪种西席范例，AI的讲述都变得越来越雷同，失去了原有的创意和各样性。
3、泛化智力下落：
辩论者还测试了AI濒临全新类型问题时的进展。他们先让AI在一个浅薄的数学问题集（GSM8K）上西席，然后用一个更难的数学问题集（MATH）来测试它。铁心发现，经由多轮”自学”的AI在濒临这些新问题时，进展反而更差。而且，AI在浅薄问题和繁难问题上的进展差距越来越大，这诠释它可能仅仅在”死记硬背”，而不是实在合并和学习。
毫无疑问，post-training阶段的”自我升迁“仍然是一个充满后劲的辩论标的，”让AI自我升迁”亦然一个很酷的思法。但GAIR团队的发现标明，AI的进化之路可能比思象中愈加复杂和充满挑战。在追求AI性能升迁的同期，也需要更全面地谈判：
AI实在的问题处罚智力是否升迁了？
呦女朱朱AI是否保抓了创造力和各样性？
AI能否活泼搪塞新的、未知的情况？
东谈主工智能的异日令东谈主期待，但同期也需要以愈加审慎和全面的视角来看待其发展。唯有这么，才能实在赶走AI的后劲，创造出既智能又可靠的系统，为东谈主类社会带来实在的价值。
实验室先容：
生成式东谈主工智能辩论实验室（GAIR，主页：https://plms.ai/）由上海交通大学刘鹏飞副涵养2023年4月归国创建，是国内首个聚焦于生成式东谈主工智能的高校辩论组。集聚了来自于CMU、复旦、交大（ACM班、IEEE试点班等）等顶尖高校的年青本硕博东谈主才。实验室专注于三大中枢规模：大模子基础辩论、对皆系统和社会影响，接力于于培养顶尖东谈主工智能东谈主才（具有原创、批判精神等）、开拓顶端的生成式东谈主工智能技巧TS，赋能东谈主类处罚复杂问题，升迁东谈主类生涯质地。
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