每日论文速递 | MIT新作：使用多个大模型协作decode

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摘要：我们提出了一种方法，通过在token level交错使用多个大语言模型（LLM），让它们学会协作。我们将由哪个 LLM 生成下一个token的决定建模为一个潜变量。通过在我们的潜变量模型下优化训练集的边际可能性，base LLM 会自动学习何时自行生成，何时调用其中一个 "辅助 "语言模型生成，所有这一切都无需直接监督。解码过程中的token level协作可以根据手头的具体任务融合每个模型的专长。我们的协作解码尤其适用于跨领域环境，在这种环境中，通用base LLM 会学习调用领域专家模型。在指令遵循、特定领域质量保证和推理任务中，我们证明联合系统的性能超过了单个模型。通过对所学潜在决策的定性分析，我们发现用我们的方法训练出来的模型表现出几种有趣的协作模式，例如模板填充。

https://arxiv.org/abs/2403.03870

Q1: 这篇论文试图解决什么问题？

A：这篇论文提出了一种方法，旨在教授多个大型语言模型（LLMs）如何通过在token级别交错它们的生成结果来协作。具体来说，它试图解决的问题包括：

1. 跨领域设置中的模型协作：在跨领域任务中，如何让一个通用的基础语言模型（base LLM）学会调用领域专家模型（assistant language models）以提高任务性能。
2. 无监督学习中的token级决策：在没有直接监督的情况下，如何让模型学习在每个解码步骤中决定使用哪个模型来生成下一个token。
3. 模型组合的灵活性：现有的模型组合方法通常需要特定的公式或弱监督来指导如何结合模型和何时使用工具，而这篇论文探索的是一种让模型自主学习如何交错生成的方法。
4. 提高解码质量：通过token级别的协作解码，可以融合每个模型的专长，以适应特定任务的需求，从而提高生成文本的质量和相关性。
5. 模型性能的提升：论文展示了通过这种协作解码方法，联合系统的性能在指令遵循、领域特定问答和推理任务上超过了单个模型的性能。
6. 模型协作模式的探索：通过定性分析学习到的潜在决策，论文展示了训练有素的模型展现出了多种有趣的协作模式，例如模板填充。

总的来说，这篇论文的目标是通过一种新颖的latent-variable框架，使得多个语言模型能够在没有直接监督的情况下，学习如何有效地协作，以提高在各种任务上的性能。

Q2: 有哪些相关研究？

A：这篇论文提到了与模型协作和组合相关的几个研究领域，具体包括：

1. 模型组合（Model Composition）：研究如何将多个专家模型组合起来以提高性能。这包括Mixture of Experts (MoE)、Proxy Tuning、Contrastive Decoding等方法。这些方法通常要求所有专家模型使用相同的数据进行训练，或者在预训练后进行特定的组合。
2. 预测与拒绝（Prediction with Rejection）：这类研究关注于训练模型在某些输入上进行预测，而在其他输入上选择不进行预测。这与Co-LLM中学习何时调用辅助模型的决策过程相似。
3. 学习延迟（Learning with Deferral）：这类研究关注于训练模型在某些输入上进行预测，而在其他输入上延迟决策，通常涉及到人类专家的介入。Co-LLM采用了类似的latent variable formulation，但将人类专家替换为固定的LLM助手模型。
4. 工具使用（Tool Use）：研究如何让语言模型学会在生成过程中调用外部工具或API。Toolformer是一个相关的例子，它通过弱监督学习来决定何时调用工具。
5. 推理（Reasoning）：研究如何通过chain-of-thought prompting等方法激发大型语言模型的推理能力。这与Co-LLM在数学推理和领域特定问答任务中的应用相关。
6. 模型微调（Model Fine-tuning）：研究如何通过微调预训练的大型模型来适应特定任务。这与Co-LLM中使用的基础模型和助手模型的微调过程相关。
7. 模型规模和领域专家（Model Scale and Domain Experts）：研究如何结合不同规模和领域专长的模型。例如，使用大型模型作为助手模型来增强小型模型的性能。

这些相关研究为Co-LLM提供了理论基础和实践指导，同时也展示了在大型语言模型协作领域中存在的挑战和机遇。

Q3: 论文如何解决这个问题？

A：论文提出了一种名为Co-LLM（Collaborative Language Model）的方法来解决多个大型语言模型（LLMs）协作的问题。Co-LLM的核心思想是在token级别交错不同模型的生成结果，并通过优化边际似然来学习何时使用哪个模型。以下是Co-LLM解决这个问题的关键步骤：

1. Latent-Variable Framework：Co-LLM引入了一个潜在变量框架，将决定哪个模型生成下一个token的决策建模为一个潜在变量。这个潜在变量在训练时是未知的，通过优化边际似然来进行无监督学习。
2. Token-Level Collaboration：在解码过程中，Co-LLM允许基础模型（base model）和助手模型（assistant model）在token级别进行协作。这意味着每个token可以由不同的模型生成，从而结合了各个模型的专长。
3. Unsupervised Learning：由于token级别的决策在实践中是未知的，Co-LLM通过优化边际似然来处理这个问题，这可以在训练期间高效计算。
4. Training Objective：Co-LLM的训练目标是最小化负对数边际似然，这与典型的预训练目标（最大化下一个token的概率）相一致。这种方法允许基础模型学习何时生成自己的输出，何时调用助手模型。
5. Model Selector：Co-LLM使用一个线性二分类头作为模型选择器（model selector），它基于基础模型的最后一个隐藏状态来预测是否应该调用助手模型。
6. Decoding Procedure：在推理时，Co-LLM使用贪婪策略来解码token和模型选择。对于每个token位置，首先选择一个模型来生成，然后从该模型中贪婪地解码下一个token。
7. Qualitative Analysis：通过定性分析，Co-LLM展示了模型在训练过程中学习到的有趣协作模式，例如模板填充（template-filling）。
8. Experimental Setup：论文在多个数据集上进行了实验，包括指令遵循、数学推理和领域特定问答任务，以评估Co-LLM在不同任务上的性能。
9. Results：实验结果表明，Co-LLM在多个任务上的性能超过了单个模型，并且有时甚至超过了对大型模型进行微调的性能。

通过这些方法，Co-LLM能够在没有直接监督的情况下，让多个语言模型学习如何有效地协作，以提高在各种任务上的性能。

Q4: 论文做了哪些实验？

A：论文中进行了一系列的实验来评估Co-LLM方法的有效性和性能。以下是主要的实验内容：

实验设置：在实验中，作者使用了不同规模和领域的语言模型，包括LLAMA、LLEMMA和MEDITRON模型。实验在多个数据集上进行，包括Tülu v2 mix、GSM8k、MATH和BioASQ，涵盖了指令遵循、数学推理和生物医学问答等任务。

基线模型：作者比较了原始未调整的模型和经过微调的模型的性能，以了解Co-LLM协作学习的效果。

协作策略：除了Co-LLM，作者还使用了其他协作策略，如Contrastive Decoding和Proxy Tuning，作为基线进行比较。

模型性能：在不同的任务上，作者评估了Co-LLM与其他单模型或多模型基线的性能。这包括使用AlpacaEval、GSM8k、MATH和BioASQ数据集的评估指标，如准确率、精确匹配、F1分数、ROUGE分数等。

定性分析：作者通过可视化模型生成的token来分析Co-LLM学习到的协作模式，例如模板填充策略。

模型选择器的变体：为了验证学习到的模型选择器的必要性，作者考虑了不同的Co-LLM变体，包括随机选择模型的Co-LLM-Random和并行运行两个模型的Co-LLM-Greedy。

弱监督训练：作者还尝试了一种弱监督训练过程，其中使用伪标签来初始化模型选择器的参数，然后在训练过程中允许这些参数发生变化。

推理时的协作频率：作者探索了在推理时调整协作频率（deferral frequency）对模型性能的影响，并找到了最佳的协作频率，使得联合模型的性能超过了单独使用任一模型。

局限性分析：作者讨论了Co-LLM方法的局限性，例如在不同数据集和模型上可能需要不同的协作频率，以及在某些情况下可能需要更精细的协作控制。

通过这些实验，作者展示了Co-LLM在不同任务和数据集上的有效性，并与现有的方法进行了比较，证明了其在提高模型性能方面的潜力。

Q5: 有什么可以进一步探索的点？

A：尽管Co-LLM在多个任务上展示了其有效性，但仍有一些潜在的研究方向可以进一步探索：

多模型集成：Co-LLM目前主要关注两个模型之间的协作。未来的工作可以探索如何将更多的模型集成到这个框架中，并研究更复杂的协作策略。

细粒度控制：目前的Co-LLM在推理时使用单一的阈值来控制协作频率。研究更细粒度的控制方法，例如基于上下文或任务特定需求动态调整阈值，可能会提高模型性能。

模型选择器的改进：虽然Co-LLM使用了基于线性分类的模型选择器，但可以尝试更复杂的模型选择器，例如基于注意力机制或深度学习的模型，以更好地捕捉模型间的协作模式。

跨领域适应性：研究Co-LLM在跨领域适应性方面的潜力，例如如何让一个在特定领域训练的模型快速适应新领域，而不需要从头开始训练。

鲁棒性和错误传播：探索如何提高Co-LLM在面对助手模型错误时的鲁棒性，例如通过引入回溯机制或错误检测和修正策略。

计算效率：虽然Co-LLM在某些情况下减少了对大型模型的调用次数，但研究如何进一步优化计算效率，特别是在资源受限的环境中，仍然是一个重要课题。

可解释性和透明度：提高Co-LLM的可解释性，让用户理解模型为何在特定情况下选择调用某个助手模型，这有助于建立用户对模型的信任。

实际应用：将Co-LLM应用于实际问题，例如客户支持、医疗咨询或教育辅导，以评估其在现实世界场景中的有效性和可行性。

长期协作学习：研究Co-LLM在长期协作学习过程中的行为，例如模型如何随着时间的推移适应新的数据分布或任务需求。

安全性和偏见：评估Co-LLM在处理敏感内容时的安全性，以及如何减少潜在的偏见和不公平现象。

这些研究方向不仅可以推动Co-LLM技术的发展，还可以为大型语言模型的协作和集成提供更广泛的见解。

Q6: 总结一下论文的主要内容？

A：这篇论文提出了Co-LLM（Collaborative Language Model），一种新颖的方法，用于教授多个大型语言模型（LLMs）如何在token级别上进行协作。以下是论文的主要内容总结：

1. 问题定义：论文旨在解决如何在没有直接监督的情况下，让多个LLMs在特定任务中协作，以提高性能和生成质量。
2. 方法论：Co-LLM通过引入一个潜在变量模型来决定哪个LLM生成下一个token。这个决策过程在训练时是自动学习的，不需要人工标注。
3. 实验设计：论文在多个数据集上进行了实验，包括指令遵循、数学推理和生物医学问答任务，以评估Co-LLM的性能。
4. 结果：实验结果表明，Co-LLM在多个任务上超过了单个模型的性能，并且在某些情况下，甚至超过了对大型模型进行微调的性能。
5. 定性分析：通过分析学习到的潜在决策，论文展示了模型在训练过程中展现出的有趣协作模式，如模板填充。
6. 局限性：尽管Co-LLM在多个任务上表现出色，但论文也讨论了其局限性，包括需要为每个任务选择最佳的协作频率，以及在助手模型不准确时可能导致的错误传播。
7. 未来工作：论文提出了未来的研究方向，包括扩展Co-LLM以集成更多模型、改进模型选择器、提高鲁棒性、以及在实际应用中的探索。

总的来说，Co-LLM为大型语言模型的协作提供了一个灵活且有效的框架，通过无监督学习的方式，使得模型能够根据任务需求动态地选择最佳的协作策略。

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