Dealer.AI

Найди правильный SPIN к своему электрону LLM.

Новый метод self-play fine-tuning напомнил мне, как учили когда-то в AlphaZero. Кстати, тоже в режиме self-play.

Концептуально, метод заключается в итеративном обучении модели LLM с использованием ее предыдущей лучшей версии. Начинается обучение, конечно же , с простого SFT, тк нужна опорная модель. Далее уже генерации предыдущей модели, совместно и на кейсах аннотированных с человеком (RLHF) используются для улучшения политики поведения наследника LLM. Задача модели не только тюниться на таких примерах, но и различать генерации предка от реальных аннотаций - привет GAN и ELECTRA like подходы.
А именно, LLM генерирует свои собственные обучающие данные из своих предыдущих итераций и детектирует ответы, полученные по промтам из RLHF vs ответы из самогенерации.

Для оценки качества, авторы приводят замеры на: HuggingFace Open LLM, MT-Bench и наборе данных Big-Bench. Также проводят паралель с методом DPO и показывают up метрик по сравнению с ним. В основе экспов лежит модель zephyr-7b. Сравниваются с ней же в разных сетапах sft с spin/dpo и без. Абляции в статье приложены.

SPIN мне очень напоминает также curiculum learning - тк итеративно мы усложняем разницу между LLM генерациями предка и RLHF based генерациями на основе людских предпочтений, тк self-генерация с каждым шагом становится все более естественной, а модель сильной.
Также авторы выделяют меньшую зависимость от масштабирования объема данных и внешних источников для обучения, тк модель строит обучение итеративно на опорном датасете и self-generating.

Итого выложили статью, код, данные и модели.

Го пробовать!

www.group-telegram.com/it/dealerAI.com/496

2.5K viewsedited  Feb 10, 2024 at 11:07

Найди правильный SPIN к своему электрону LLM.

Новый метод self-play fine-tuning напомнил мне, как учили когда-то в AlphaZero. Кстати, тоже в режиме self-play.

Концептуально, метод заключается в итеративном обучении модели LLM с использованием ее предыдущей лучшей версии. Начинается обучение, конечно же , с простого SFT, тк нужна опорная модель. Далее уже генерации предыдущей модели, совместно и на кейсах аннотированных с человеком (RLHF) используются для улучшения политики поведения наследника LLM. Задача модели не только тюниться на таких примерах, но и различать генерации предка от реальных аннотаций - привет GAN и ELECTRA like подходы.
А именно, LLM генерирует свои собственные обучающие данные из своих предыдущих итераций и детектирует ответы, полученные по промтам из RLHF vs ответы из самогенерации.

Для оценки качества, авторы приводят замеры на: HuggingFace Open LLM, MT-Bench и наборе данных Big-Bench. Также проводят паралель с методом DPO и показывают up метрик по сравнению с ним. В основе экспов лежит модель zephyr-7b. Сравниваются с ней же в разных сетапах sft с spin/dpo и без. Абляции в статье приложены.

SPIN мне очень напоминает также curiculum learning - тк итеративно мы усложняем разницу между LLM генерациями предка и RLHF based генерациями на основе людских предпочтений, тк self-генерация с каждым шагом становится все более естественной, а модель сильной.
Также авторы выделяют меньшую зависимость от масштабирования объема данных и внешних источников для обучения, тк модель строит обучение итеративно на опорном датасете и self-generating.

Итого выложили статью, код, данные и модели.

Го пробовать!

BY Dealer.AI