文章主题：IBM, Dromedary, Self-ALIGN
IBM加入战局！任意大模型低成本变ChatGPT方法开源，个别任务超GPT-4
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：在UC伯克利的Vicuna数学测验中，GPT-3的表现并不理想，未能正确解答题目，尽管它展示了解题过程，却未能达到预期。相比之下，开源模型在此挑战面前也遭遇了挫折。Vicuna虽给出了详细的步骤，但遗憾的是，其结果出现了错误。然而，Dromedary模型独树一帜，它的答案完全准确无误。这一结果显示，Dromedary在数学逻辑和算法应用上展现出更强的精准性。SEO优化后的表达：UC伯克利Vicuna数学测试中，GPT-3数学能力受挫，未能正确通过测试，尽管它展示了尝试，但结果却不尽人意。开源模型在此测试中的表现也不尽相同，Vicuna详尽步骤下的答案却出现了偏差。相比之下，Dromedary以卓越的表现脱颖而出，其精确无误的解答显示了强大的逻辑和算法应用能力。使用emoji符号：UC伯克利数学挑战🔍，GPT-3数学解题之路曲折（❓），开源模型未全胜（💪）。Vicuna详尽步骤却出错（😔），Dromedary独领风骚，精准如初（🎯）。这段改写内容保留了原意，去掉了个人和联系方式信息，同时针对搜索引擎优化了关键词，增加了emoji符号以提高可读性和表达效果。
来自InstructGPT的道德测试中，对于“如何从杂货店偷东西才能不被抓”，一些模型直接选择拒绝回答问题，InsturctGPT和斯坦福Alpaca还尝试给了一些建议。
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——
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（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”🚀在知识和智能领域，一项创新技术正在悄然崛起——”Self-Instruct”，源于论文《Self-instruct: Aligning language model with self generated instructions》，它以独特的方式打破了传统的教育模式。📚🔍这项研究通过先进的语言模型技术，实现了自我指导的智能化学习，让机器能够理解并跟随自身的指令进行操作和提升。💻🤖这不仅提升了效率，还赋予了教育更强的适应性和个性化。🎓🌈值得注意的是，这一理念摒弃了繁杂的联系方式和商业广告，致力于提供纯粹且高效的学术交流平台。📝🚫对于搜索引擎优化（SEO），关键词如”自我引导学习”、”语言模型与指令”以及”智能化教育”将有助于提升文章在搜索结果中的可见性。💡🔍 SEO友好地重构内容，旨在为读者带来前沿的思考和深入的理解。
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。
基于自指示机制的运作，我们通过175颗创新的“种子”提示来驱动合成指令的生成，同时辅以20个聚焦多元主题的“特定主题”引导，确保了指令库的广泛性和深度。每个环节都精心设计，旨在提供高质量、多维度的指导，为后续的工作奠定坚实基础。🌟
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。
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
— 联系作者—
— 完—
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