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0 alignment说明

在这里pretrain后面的两个阶段都是alignment

0.1 pretrain无法直接使用

如果直接用pretrain完的base model，可能没法进行会话等功能，几乎类似于重复之间的问题

经过alignment之后，就拥有了这些能力

alignment类似于画龙点睛，给强大的预训练模型能力；但是点的位置需要是准确的

0.2 alignment需要的资料也不多

在这篇论文种，精心挑选了一些资料进行align，可以用更少的资料达到align的效果

1 knowledge distillation

• 可以让已经对齐好的模型作为老师
• 生成一些问题，这些已经对齐好的模型的回答作为ground truth，进行微调

让LLM自己对这些用于对其的训练资料进行打分，只保留好的那些训练资料用于对齐

• 还有一种办法是只保留最长的资料用于alignment
• 同样再alpaca 数据集上进行操作，即便是选择最长的这些资料，用于对齐的资料的平均长度也是小于LIMA的

那下一个问题是，这些输入的问题，从哪里来呢？

随便从互联网上的资料中找一句话，用前半句作为“问题”，已经对齐模型生成的后半句作为ground truth

2 对其前后模型实际行为区别不大

• 这篇论文对于align之后的词汇的概率分布进行了分类：
  • 如果align之后，原来第一的词还是第一，那么就是“unshifted”
  • 如果align之后，原来第一的词位于前三，那么就是“marginal”
  • 如果align之后，原来第一的词位于前三之后，那么就是“shifted”

结论是，基本上有大改变的是一些语气词，连接词和结束词；其他的大体上没有什么变化

从答案层面看，有没有对齐结果差很多是因为，很有可能会“一步错步步错”h

3 response tuning

• 这篇论文认为，既然align前后只是某几个词输出概率的差异，那我会不会finetune的时候不需要给模型问题，只给答案，就会有好结果呢？

从结果看，诚然如此

4 Rule-base adapter

这篇论文提出 "Rule-base adapter"：只修改某些 token 的几率就可以做到alignment，甚至连finetune都不用做

• 强制加了一些规则
  • 增加结束符号的概率
    • 因为没有alignment的模型通常会讲太长
  • 改一些符号的概率
  • 对于重复说的话，加强他的惩罚，让他不要重复说某句话

5 self alignment

• 让模型生成多组答案，并自己对答案打分
  • 再将打分结果对没有align的模型用RL的方式训练

6  如何达成有效的pretrain

Physics of Language Models: Part 3.1, Knowledge Storage and Extraction iclr 2025

我pretrain时看过完整的资料；align的时候看过一半被转换成一问一答的资料

那看起来，我将另一半没有在align阶段被看到的资料，转成一问一答的形式进行测试，模型应该有很高的准确率，毕竟pretrain阶段看到过了

但实际上并没有，接近几乎是0的准确率

为什么不行呢？

• 论文发现，当在pretrain的时候，某个资料只看过一次的时候，模型会以为，只有A+B+C才是D
• 需要看过多种与训练资料的改写组合，才有可能知道A是D

在预训练阶段看过多种改写的资料后，alignment后结果就可以大幅提升了

当然预训练资料里面的一部分被改写了就行

7 有限算力下，pretrain的时候应该看更多不同的资料

Scaling Data-Constrained Language Models

• 实线是我用12B的资料预训练（下标1，4，10，40表示这份与训练资料重复看1，4，10，40次）
• 虚线是我用12B，48B，120B的资料预训练。。。
• 可以看到相同算力下，看不同的资料效果会好很多

8 对齐的极限

Does Fine-Tuning LLMs on New Knowledge Encourage Hallucinations? 

• highly known
  • 给问题，他一定能答对
  • greedy表示只选择概率最高的哪个答案
  • 前面放范例问题和范例答案是因为base model通常不具备直接回答问题的能力（in context learning）
• maybe known
  • 用某一组范例问题和范例答案可能回答不对，用别的范例问题和范例答案就会答对了
• weakly known
  • sample的意思是根据输出概率采样一个结果，可能会对
• unknown就是怎么样都不会

• align（训练）的时候
  • 模型本来就会的前三类准确率不断上升
  • unknown的准确率慢慢上升
  • 但是惊奇地发现，当unknown的部分准确率上升的时候，在测试集dev上的准确率却在下降了
    • 也就是就只是的准确率下降

与此同时，论文发现，align的时候，使用mayknown的知识训练是最有效的，使用unkown的知识训练是最没用的 

9 RL是alignment的好办法

• RL是激发模型原来的潜力（本来就回答的出的），而不是硬逼他做不会的事情