Enhancing Robustness of Foundation Model Representations under Provenance-related Distribution Shifts

📄 arXiv: 2312.05435v1 📥 PDF

作者: Xiruo Ding, Zhecheng Sheng, Brian Hur, Feng Chen, Serguei V. S. Pakhomov, Trevor Cohen

分类: cs.CL

发布日期: 2023-12-09

备注: Accepted in Workshop on Distribution Shifts, 37th Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2023)

💡 一句话要点

通过溯源调整增强基础模型表征在分布偏移下的鲁棒性

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 基础模型 分布偏移 溯源混淆 后门调整 鲁棒性

📋 核心要点

  1. 现有基础模型在临床数据等领域面临溯源混淆引起的分布偏移挑战，影响模型泛化能力。
  2. 论文提出一种基于后门调整的混淆调整方法，旨在提升基础模型表征对溯源混淆的鲁棒性。
  3. 实验结果表明，基础模型具有一定的鲁棒性，但通过所提调整方法可显著提升模型性能。

📝 摘要（中文）

基础模型是当前工业界和学术界关注的焦点。虽然它们在各种任务中都展示了能力，但仍需深入研究其在用作监督机器学习基础时对分布偏移的鲁棒性。这在临床数据背景下尤为重要，因为临床数据存在数据可访问性、缺乏预训练材料以及高质量标注数据有限等特殊限制。本文研究了基于基础模型表征的模型在分布偏移下的稳定性。我们重点关注由溯源引起的混淆，这是一种在多机构数据集中出现的分布偏移，源于特定来源的语言使用和类别分布的差异。通过一种合成地诱导不同程度分布偏移的抽样策略，我们评估了来自基础模型的表征在多大程度上能够使预测结果本身对溯源混淆具有鲁棒性。此外，我们还研究了一种受Pearl后门调整概念启发的直接混淆调整方法的有效性。结果表明，虽然基础模型确实表现出一定的开箱即用的对溯源混淆相关分布偏移的鲁棒性，但可以通过调整显著提高。这些发现表明，在使用来自基础模型的表征构建预测模型时，需要针对特定来源的分布差异进行有意的调整。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决基础模型在多机构临床数据等场景下，由于数据溯源差异（如不同机构的语言使用习惯、类别分布等）导致的分布偏移问题。现有方法在处理此类问题时，往往忽略了溯源混淆的影响，导致模型泛化能力下降。

核心思路：论文的核心思路是借鉴Pearl的后门调整概念，通过一种直接的混淆调整方法，减轻溯源混淆对模型预测的影响。这种方法旨在使模型在学习表征时，能够更好地消除溯源信息带来的偏差，从而提高模型在不同数据来源上的泛化能力。

技术框架：论文的技术框架主要包括以下几个步骤：1) 使用基础模型提取文本数据的表征；2) 设计一种抽样策略，合成地诱导不同程度的溯源混淆；3) 应用后门调整方法，对模型进行混淆调整；4) 评估调整前后模型在不同分布偏移下的性能。

关键创新：论文的关键创新在于将因果推断中的后门调整方法应用于基础模型的表征学习，以解决溯源混淆带来的分布偏移问题。与传统的领域自适应方法不同，该方法直接针对溯源混淆进行调整，更加简洁有效。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 一种合成溯源混淆的抽样策略，用于模拟真实场景中的分布偏移；2) 一种基于后门调整的混淆调整方法，具体实现细节未知（论文中描述为“a straightforward confounding adjustment method inspired by Pearl's conception of backdoor adjustment”，未给出具体公式或算法）。

📊 实验亮点

实验结果表明，基础模型在一定程度上对溯源混淆具有鲁棒性，但通过后门调整方法可以显著提升模型性能。具体的性能提升幅度未知，但论文强调了调整的有效性，表明该方法在解决溯源混淆问题上具有潜力。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于医疗健康、金融风控等领域，提升模型在多机构、多来源数据上的泛化能力和鲁棒性。通过消除溯源混淆，可以提高模型预测的准确性和可靠性，为决策提供更可靠的依据。未来，该方法有望推广到其他存在类似分布偏移问题的领域。

📄 摘要（原文）

Foundation models are a current focus of attention in both industry and academia. While they have shown their capabilities in a variety of tasks, in-depth research is required to determine their robustness to distribution shift when used as a basis for supervised machine learning. This is especially important in the context of clinical data, with particular limitations related to data accessibility, lack of pretraining materials, and limited availability of high-quality annotations. In this work, we examine the stability of models based on representations from foundation models under distribution shift. We focus on confounding by provenance, a form of distribution shift that emerges in the context of multi-institutional datasets when there are differences in source-specific language use and class distributions. Using a sampling strategy that synthetically induces varying degrees of distribution shift, we evaluate the extent to which representations from foundation models result in predictions that are inherently robust to confounding by provenance. Additionally, we examine the effectiveness of a straightforward confounding adjustment method inspired by Pearl's conception of backdoor adjustment. Results indicate that while foundation models do show some out-of-the-box robustness to confounding-by-provenance related distribution shifts, this can be considerably improved through adjustment. These findings suggest a need for deliberate adjustment of predictive models using representations from foundation models in the context of source-specific distributional differences.