Unveiling Imitation Learning: Exploring the Impact of Data Falsity to Large Language Model
作者: Hyunsoo Cho
分类: cs.CL, cs.AI, cs.LG
发布日期: 2024-04-15
备注: Under review @ *ACL
💡 一句话要点
提出FACO数据集以量化合成数据对语言模型的影响
🎯 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: 模仿学习 合成数据 语言模型 数据质量 FACO数据集 指令调优 噪声影响
📋 核心要点
- 现有的模仿学习方法在处理合成数据时，面临噪声数据导致的低质量问题，影响模型性能。
- 论文提出FACO数据集，通过控制虚假比例，量化合成数据对语言模型的影响，探索噪声与性能的关系。
- 实验结果表明，训练时使用虚假指令会导致模型生成不真实的答案，且恢复原始性能存在困难。
📝 摘要（中文）
许多近期研究致力于通过模仿学习提升开源语言模型，并在合成指令数据上进行再训练。然而，合成数据的固有特性导致了噪声数据的存在，造成低质量数据的显著比例。尽管我们直观上理解噪声数据的潜在危害，但缺乏定量理解。为此，本文探讨了噪声程度与语言模型在指令调优中的影响之间的相关性。我们首先介绍了Falsity-Controllable (FACO) 数据集，该数据集包含真实答案及其推理的配对，以及手动控制虚假比例的虚假配对。通过广泛的实验，我们发现数据集的真实性与指令调优的多个基准分数高度相关。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决合成数据中噪声对语言模型性能影响的量化问题。现有方法未能有效评估噪声数据的危害，导致模型训练效果不佳。
核心思路：通过引入FACO数据集，论文能够手动控制数据集中的虚假比例，从而系统性地研究噪声对模型的影响。这样的设计使得研究者能够量化噪声程度与模型性能之间的关系。
技术框架：整体架构包括数据集构建、模型训练和性能评估三个主要模块。首先构建FACO数据集，然后在该数据集上进行语言模型的训练，最后通过基准测试评估模型性能。
关键创新：FACO数据集的引入是本研究的核心创新点，它允许研究者精确控制数据的真实性，从而为量化噪声影响提供了新的工具。这与传统方法的随机噪声处理形成鲜明对比。
关键设计：在数据集构建中，设置了虚假比例的控制参数，并设计了相应的损失函数以适应不同的训练目标。模型训练过程中，采用了标准的指令调优流程，并在多个基准上进行评估。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，数据集的真实性与模型在多个基准上的表现高度相关。特别是，当模型使用虚假指令进行训练时，生成的答案准确性显著下降，且恢复原始性能的能力受到限制。这一发现强调了数据质量在模型训练中的重要性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括自然语言处理、对话系统和教育技术等。通过量化合成数据的影响，研究者可以更好地设计训练数据，从而提升语言模型的可靠性和准确性，具有重要的实际价值和未来影响。
📄 摘要（原文）
Many recent studies endeavor to improve open-source language models through imitation learning, and re-training on the synthetic instruction data from state-of-the-art proprietary models like ChatGPT and GPT-4. However, the innate nature of synthetic data inherently contains noisy data, giving rise to a substantial presence of low-quality data replete with erroneous responses, and flawed reasoning. Although we intuitively grasp the potential harm of noisy data, we lack a quantitative understanding of its impact. To this end, this paper explores the correlation between the degree of noise and its impact on language models through instruction tuning. We first introduce the Falsity-Controllable (FACO) dataset, which comprises pairs of true answers with corresponding reasoning, as well as false pairs to manually control the falsity ratio of the dataset.Through our extensive experiments, we found multiple intriguing findings of the correlation between the factuality of the dataset and instruction tuning: Specifically, we verified falsity of the instruction is highly relevant to various benchmark scores. Moreover, when LLMs are trained with false instructions, they learn to lie and generate fake unfaithful answers, even though they know the correct answer for the user request. Additionally, we noted that once the language model is trained with a dataset contaminated by noise, restoring its original performance is possible, but it failed to reach full performance.