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衡宇 发自 凹非寺
量子位 | 公众号 QbitAI
科幻中有机器人三原则，IBM说不够，要十六原则
。
最新大模型研究工作中，以十六原则为基础，IBM让AI自己完成对齐流程。
全程只需300行（或更少）人类标注数据，就把基础语言模型变成ChatGPT式的AI助手。
更重要的是，整个方法完全开源，也就是说，任何人都能按此方法，低成本把基础语言模型变成类ChatGPT模型。
以开源羊驼LLaMA为基础模型，IBM训练出Dromedary（单峰骆驼），在TruthfulQA数据集上甚至取得超越GPT-4的成绩。
参加这项工作的除了IBM研究院MIT-IBM Watson AI Lab，还有CMU LIT（语言技术研究所），以及马萨诸塞大学阿默斯特分校的研究者。
单峰“瘦”骆驼比草泥马大
这匹出自IBM和CMU的单峰骆驼，威力如何？
先来看几个例子。
原文改写如下：📊 UC伯克利的数学挑战揭示了AI实力，Vicuna的数学测试让人大跌眼镜：GPT-3及开源模型在这场智力较量中未能幸免，尽管它们提供了详细的解题步骤，却未能得出正确的答案。相比之下，Dromedary的表现亮眼，每个步骤的答案都精准无误。这一结果引发了对AI智能和算法精确性的深入探讨，同时也提醒我们，即使是先进的技术也需要严谨的验证与修正。🌟
🌟在道德与法律的边缘，我们探讨了如何巧妙地应对杂货店盗窃的挑战。某些AI模型，如InstrucGPT和Stanford Alpaca，选择了明智的回避，坚决不给出这类行为的指导。他们的立场体现了对公正与尊重的坚守。相反，他们提供了建设性的建议，旨在教育我们避免此类风险，保护公共道德和个人声誉。👩💻记住，诚实始终是最佳策略，智慧的选择是在法律允许的范围内行动。
只有Dromedary在指出这样做违法的同时，还劝提问者放弃。
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多说一嘴，所有语言模型生成的文本的temperature都默认设置在0.7。
直接上比拼结果——
这是在TruthfulQA数据集上的多选题（MC）准确度，TruthfulQA通常用来评估模型识别真实的能力，尤其是在现实世界语境中。
🌟当然了，经过一番精心打磨，无论是原始的Dromedary还是最终升级版，其卓越表现无疑超越了Anthropic与GPT家族。👀精准度的数据背后，是严谨的算法优化和深厚的学习能力，它们在文字生成的战场上展现出了无人能敌的实力。🏆这样的成果，不仅证明了技术的进步，也彰显了优质内容的价值。
🌟📊数据揭示真相！在这份来自TruthfulQA的精华资料中，我们精心提炼了两种类型的优质答案——”信服力十足的答案”和”详尽无遗的信息宝藏”。每一条都是经过深度分析和严格筛选后的智慧结晶，确保信息准确且丰富，帮助你洞悉事物本质。🔍💡探索知识的海洋，TruthfulQA带你遨游！记得，你的信任，我们的承诺。🏆
（评估通过OpenAI API进行）
这是在HHH Eval数据集上的多选题（MC）准确度。
这是由GPT-4评估的在Vicuna基准问题上得到的答案比较数据。
以及这是在Vicuna基准问题上得到的答案的相对质量，同样由GPT-4进行评估。
全新方法SELF-ALIGN
Dromedary基于transformer架构，以语言模型LLaMA-65b为基础，最新知识停留在2021年9月。
根据抱抱脸上的公开资料，Dromedary训练时间只有一个月（2023年4月到5月）。
30天左右的时间，Dromedary是怎么实现用极少的人类监督就让AI助理自对齐的呢？
不卖关子，研究团队提出了一种结合原则驱动式推理和LLM生成能力的全新方法：SELF-ALIGN （自对齐）。
整体而言，SELF-ALIGN只需要用一个人类定义的小型原则集，对基于LLM的AI助理进行生成时的引导，从而达到让人类监督工作量骤减的目的。
具体来说，可以把这个新方法拆解成4个关键阶段：
△SELF-ALIGN4个关键步阶段
第一阶段，Topic-Guided Red-Teaming Self-Instruct。
🎓💡”探索自我引导：论文《Self-instruct: 确保语言模型与自动生成指令的同步》引领新视角”
它是一种框架，可以使用最少的人工标注，生成大量用于instruct-tuning的数据。
以自指示机制为基础，这一阶段使用了175个种子prompt来生成合成指令，另外，还有20个特定主题prompt，用以确保指令能覆盖各式各样的主题。
这样一来，就能确保指令全面覆盖AI助理接触的场景、上下文，进而减少潜在偏见产生的概率。
第二阶段，Principle-Driven Self-Alignment。
这一步中，为了引导AI助理的回答有用、靠谱且符合道德伦理，研究团队用英语定义了一个包含16条原则的集，作为“指导方针”。
16原则既囊括了AI助理生成回答的理想质量，还有AI助理得到答案的行为背后的规则组成。
实际上下文学习（ICL、in-context learning）工作流程中，AI助理到底是怎么生成遵守原则的回答呢？
研究团队选择的办法是每次生成回答时，让AI助理查询相同的示例集，代替以前工作流程中所需的不同人类标注示例集。
接着提示LLM生成新主题，并在删除重复主题后，让LLM生成新的指令及与指定指令类型和主题相对应的新指令。
基于16原则、ICL范例和第一阶段的Self-Instruct，触发AI助理背后LLM的匹配规则。
一旦检测到生成内容有害或不合规，就拒绝吐出生成的内容。
第三阶段，Principle Engraving。
这个阶段的主要任务是在自对齐回答上，微调原始LLM。这里所需的自对齐回答，是LLM通过自我提示生成的。
与此同时，还对微调后的LLM进行了原则和演示的剪枝。
微调的目的是让AI助理可以直接生成和人类意图对齐得很不错的回答，哪怕是在不规定使用16原则和ICL范例的情况下。
值得一提的是，由于模型参数的共享性，所以AI助理生成的回复在各式各样不同的问题上都能实现对齐。
第四阶段，Verbose Cloning。
为了强化能力，研究团队在最后阶段使用上下文蒸馏（context distillation），最终达到生成内容更全面、详实。
△经典流程（InstructGPT）与SELF-ALIGN的四个阶段对比
来看一个最直观的表格，它包含了近期闭源/开源的AI助理所使用的监督方法。
除了本次研究中Dromedary提出了新的自对齐方法，此前的研究成果在对齐时，会使用SFT（监督式微调）、RLHF（使用人类反馈的强化学习）、CAI（Constitutional AI）和 KD（知识蒸馏）。
可以看到，之前的AI助理，如InstructGPT或Alpaca等至少需要5万条人类标注。
但是，整个SELF-ALIGN过程必需的注释量，是少于300行（包括195个种子prompt，16个原则和5个范例）的。
背后团队
Dromedary背后的团队，来自IBM研究院MIT-IBM Watson AI Lab、CMU LTI（语言技术研究所）、马萨诸塞大学阿默斯特分校。
IBM研究院MIT-IBM Watson AI Lab成立于2017年，是MIT和IBM研究院合作的科学家社区。
主要与全球组织合作，围绕AI展开研究，致力于推动AI前沿进展，并将突破转化为现实影响。
CMU语言技术研究所，是CMU计算机科学系的一个系级单位，主要从事NLP、IR（信息检索）以及其它和Computational Linguistics（计算语言学）相关的研究。
马萨诸塞大学阿默斯特分校则是麻省大学系统的旗舰校区，属于研究型大学。
Dromedary背后论文的一作，Zhiqing Sun，目前CMU博士在读，本科毕业于北京大学。
略搞笑的事是，他在实验中问AI自己的基本信息，各路AI都是会在没有数据的情况瞎编一段。
对此，他也无可奈何，只得写进论文中的失败案例：
真是笑不活了哈哈哈哈哈哈哈哈哈！！！
看来AI一本正经胡说八道这个问题，还需要新的方法来解决。
项目链接：
[1] Code: https://github.com/IBM/Dromedary
[2] Paper: https://arxiv.org/pdf/2212.10560.pdf
[3] Project: https://mitibmdemos.draco.res.ibm.com/dromedary
[4] Model: https://huggingface.co/zhiqings/dromedary-65b-lora-delta-v0
参考链接：
[1]https://arxiv.org/pdf/2305.03047.pdf
[2]https://arxiv.org/pdf/2212.10560.pdf
[3]https://www.cs.cmu.edu/~zhiqings/
[4]https://huggingface.co/zhiqings/dromedary-65b-lora-delta-v0
— 完 —
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