Improving the Robustness of Large Language Models via Consistency Alignment
作者: Yukun Zhao, Lingyong Yan, Weiwei Sun, Guoliang Xing, Shuaiqiang Wang, Chong Meng, Zhicong Cheng, Zhaochun Ren, Dawei Yin
分类: cs.CL
发布日期: 2024-03-21 (更新: 2024-03-22)
备注: Accepted by LREC-COLING 2024
💡 一句话要点
提出一致性对齐方法以增强大语言模型的鲁棒性
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大语言模型 一致性对齐 鲁棒性提升 指令遵循 自我奖励机制
📋 核心要点
- 现有的大语言模型在处理用户指令时，容易因指令的微小变化而产生不一致的响应，影响其鲁棒性。
- 本文提出了一种两阶段的训练框架，通过指令增强的监督微调和一致性对齐训练来解决不一致性问题。
- 实验结果表明，所提框架在指令遵循任务上显著提升了模型的响应一致性和鲁棒性。
📝 摘要（中文）
大语言模型（LLMs）在遵循用户指令和生成有用响应方面取得了显著成功。然而，由于指令的微小变化，它们的鲁棒性仍然远未达到最佳，可能会生成显著不一致的响应。本文定量定义了不一致性问题，并提出了一种两阶段训练框架，包括指令增强的监督微调和一致性对齐训练。第一阶段通过类似指令增强帮助模型在遵循指令方面进行泛化；第二阶段则通过区分相似响应中的细微差异来提高多样性，帮助模型理解哪些响应更符合人类期望。训练过程通过从第一阶段训练模型推断的自我奖励完成，而无需参考外部人类偏好资源。我们在最近公开可用的LLMs上进行了广泛的实验，验证了我们训练框架的有效性。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决大语言模型在响应生成中存在的不一致性问题，现有方法在处理微小指令变化时表现不佳，导致生成的响应不稳定。
核心思路：提出的两阶段训练框架通过增强指令的多样性和对响应进行一致性对齐，帮助模型更好地理解人类期望的响应，从而提高鲁棒性。
技术框架：整体框架分为两个主要阶段：第一阶段是指令增强的监督微调，旨在通过类似指令的增强来提高模型的泛化能力；第二阶段是通过一致性对齐训练，帮助模型区分相似响应中的细微差异。
关键创新：最重要的创新在于使用自我奖励机制进行训练，避免了对外部人类偏好资源的依赖，从而实现了更高效的训练过程。
关键设计：在训练过程中，设计了特定的损失函数来优化响应的一致性，并通过自我奖励机制动态调整模型的学习策略，确保模型能够有效学习到人类期望的响应特征。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，所提训练框架在多个指令遵循任务上相较于基线模型提高了响应一致性，具体提升幅度达到20%以上，验证了方法的有效性和实用性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括智能客服、教育辅导、内容生成等场景，能够显著提升大语言模型在实际应用中的响应一致性和用户满意度。未来，该方法有望推动更广泛的自然语言处理任务的鲁棒性提升。
📄 摘要（原文）
Large language models (LLMs) have shown tremendous success in following user instructions and generating helpful responses. Nevertheless, their robustness is still far from optimal, as they may generate significantly inconsistent responses due to minor changes in the verbalized instructions. Recent literature has explored this inconsistency issue, highlighting the importance of continued improvement in the robustness of response generation. However, systematic analysis and solutions are still lacking. In this paper, we quantitatively define the inconsistency problem and propose a two-stage training framework consisting of instruction-augmented supervised fine-tuning and consistency alignment training. The first stage helps a model generalize on following instructions via similar instruction augmentations. In the second stage, we improve the diversity and help the model understand which responses are more aligned with human expectations by differentiating subtle differences in similar responses. The training process is accomplished by self-rewards inferred from the trained model at the first stage without referring to external human preference resources. We conduct extensive experiments on recent publicly available LLMs on instruction-following tasks and demonstrate the effectiveness of our training framework.