Theoretical Modeling of LLM Self-Improvement Training Dynamics Through Solver-Verifier Gap
作者: Yifan Sun, Yushan Liang, Zhen Zhang, Jiaye Teng
分类: cs.LG, cs.AI
发布日期: 2025-06-29 (更新: 2025-10-10)
备注: 28 pages
💡 一句话要点
提出自我提升训练动态模型以优化大语言模型性能
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大语言模型 自我提升 求解者-验证者 训练动态 理论建模 外部数据影响 性能优化
📋 核心要点
- 现有方法对大语言模型自我提升过程中的性能演变缺乏深入探讨，导致对其潜力的理解不足。
- 论文提出通过求解者-验证者差距的理论框架来建模自我提升的训练动态，量化其能力极限。
- 通过对多种大语言模型和数据集的实证验证，展示了该理论框架的有效性和外部数据的影响。
📝 摘要（中文）
自我提升是大语言模型（LLM）领域中一种重要技术，旨在无需外部数据提升模型性能。尽管其重要性显著，但LLM在自我提升过程中的性能演变尚未得到充分探讨。本文通过求解者-验证者差距的概念，理论建模自我提升的训练动态，揭示性能提升源于LLM求解能力与验证能力之间的差距。基于该理论框架，本文进一步展示了如何建模整个训练轨迹，并通过实验结果验证了理论模型的有效性。此外，研究还扩展至外部数据对这些动态的影响，发现有限外部数据下的使用时机对最终性能影响不大，符合实证观察。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决大语言模型自我提升过程中的性能演变机制尚不明确的问题。现有方法未能充分解释自我提升如何影响模型性能，导致对其优化潜力的认识不足。
核心思路：论文的核心思路是通过求解者-验证者差距的概念，理论上建模自我提升的训练动态，认为性能提升源于模型求解能力与验证能力之间的差距。
技术框架：整体架构包括理论建模、实验验证和外部数据影响分析三个主要模块。首先，建立理论模型以描述训练动态；其次，通过实验数据拟合模型；最后，分析外部数据的影响。
关键创新：最重要的技术创新在于提出了求解者-验证者差距的概念，能够量化自我提升的能力极限，与现有方法相比，提供了更深层次的理论理解。
关键设计：在模型设计中，关键参数设置包括求解者与验证者的能力度量，损失函数的选择以及训练过程中的超参数调优，确保模型能够准确反映自我提升的动态特征。
📊 实验亮点
实验结果表明，所提出的理论框架在多种大语言模型上均有效，能够准确预测自我提升的训练动态。在有限外部数据的情况下，模型性能未受到显著影响，验证了理论模型的实用性和有效性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括自然语言处理、智能对话系统和文本生成等。通过优化大语言模型的自我提升过程，能够在不依赖外部数据的情况下提升模型性能，具有重要的实际价值和广泛的应用前景。
📄 摘要（原文）
Self-improvement is among the most prominent techniques within the realm of large language models (LLM), aiming to enhance the LLM performance without relying on external data. Despite its significance, generally how LLM performances evolve during the self-improvement process remains underexplored. In this paper, we theoretically model the training dynamics of self-improvement via the concept of solver-verifier gap. This is inspired by the conjecture that the performance enhancement of self-improvement stems from the gap between LLM's solver capability and verifier capability. Based on the theoretical framework, we further show how to model the entire training trajectory. This framework allows quantifying the capability limit of self-improvement by fitting the theoretical model to the experiment results. We empirically validate the effectiveness of the theoretical framework on various LLMs and datasets. Beyond self-improvement, we extend our analysis to investigate how external data influences these dynamics within the framework. Notably, we find that under limited external data regimes, such external data can be utilized at any stage without significantly affecting final performances, which accords with the empirical observations.