賈佳亞團(tuán)隊(duì)新作：10k數(shù)據(jù)讓大模型數(shù)學(xué)能力超GPT-4

克雷西 2024-07-05 17:26:33 來源：量子位

港中文賈佳亞團(tuán)隊(duì) 投稿
量子位 | 公眾號 QbitAI

只要10k數(shù)據(jù)，就能讓大模型的數(shù)學(xué)成績增長5.6%。

港中文賈佳亞團(tuán)隊(duì)推出了基于推理步驟的大模型優(yōu)化策略，能夠像老師教學(xué)生一樣優(yōu)化大模型。

利用這種方法，72B Qwen模型的數(shù)學(xué)成績超越了GPT-4、Gemini1.5-Pro和Claude3-Opus等一眾閉源模型。

老師在糾正學(xué)生錯(cuò)誤時(shí)，不會只告訴學(xué)生最終答案錯(cuò)了，還會告知具體哪個(gè)步驟錯(cuò)了，以此快速糾正其錯(cuò)誤。

賈佳亞團(tuán)隊(duì)正是學(xué)習(xí)了這一特點(diǎn)，將斯坦福團(tuán)隊(duì)推出的DPO（直接偏好優(yōu)化）進(jìn)一步細(xì)化，形成了逐步應(yīng)用的策略Step-DPO。

該方法讓Qwen-72B模型在多個(gè)數(shù)據(jù)集上進(jìn)步明顯，同時(shí)也獲得了更強(qiáng)的長鏈條推理任務(wù)能力。

像教育學(xué)生一樣訓(xùn)練大模型

如何強(qiáng)化推理能力，一直是大語言模型領(lǐng)域的重要問題之一。

常見的思維鏈策略通過在輸入提示詞部分添加“Let’s think step by step.”，來使模型在輸出中完成逐步推理，但對于復(fù)雜的問題，僅通過修改提示詞不足以引導(dǎo)模型正確解決問題。

由于復(fù)雜問題涉及的推理過程較長，有時(shí)包含數(shù)十個(gè)推理步驟，一旦其中任一步驟出錯(cuò)，就難以得到正確的結(jié)果。

此外，現(xiàn)有方案旨在通過監(jiān)督式微調(diào)（SFT）階段增加問答數(shù)據(jù)以實(shí)現(xiàn)更好的對齊。

然而，當(dāng)SFT數(shù)據(jù)達(dá)到一定數(shù)量時(shí)，模型經(jīng)常出現(xiàn)幻覺，性能也隨之趨于飽和。

一個(gè)潛在的原因是，隨著偏好輸出的概率上升，非偏好輸出的概率也會隨之增加。

為了抑制幻覺，提升模型的事實(shí)性，斯坦福大學(xué)提出了直接偏好優(yōu)化方法，其工作原理是創(chuàng)建基于人類偏好對的數(shù)據(jù)集，每個(gè)偏好對都包含一個(gè)輸入提示、偏好輸出以及非偏好輸出。

然后對語言模型直接進(jìn)行微調(diào)，最大限度地提高生成的可能性，并減少輸出的可能性。

因此，DPO的優(yōu)化目標(biāo)為：

其中π_θ與π_ref分別表示當(dāng)前微調(diào)模型以及參照模型。

但在長鏈條推理任務(wù)中，DPO無法準(zhǔn)確判斷推理過程中的錯(cuò)誤步驟，從而無法聚焦關(guān)鍵出錯(cuò)步驟。

如下圖所示，基于DPO的模型在訓(xùn)練過程中無法準(zhǔn)確判斷推理步驟正確與否。

因此，作者提出了基于推理步驟的直接偏好優(yōu)化——Step-DPO。

就像老師在糾正學(xué)生錯(cuò)誤時(shí)，不會只告訴學(xué)生最終答案錯(cuò)了，還會告知具體哪個(gè)步驟錯(cuò)了，以此快速糾正其錯(cuò)誤。

與此類似，Step-DPO不再像DPO從整體上對比答案，而是將每個(gè)推理步驟視為一個(gè)基本單元，并且對比單個(gè)推理步驟，從更精細(xì)的角度提升模型的多步推理分析能力。

Step-DPO的優(yōu)化目標(biāo)為：

除此之外，作者還提出基于模型自生成的數(shù)據(jù)處理流程。如圖所示，該流程包含以下三個(gè)步驟：

第一步是錯(cuò)誤收集。

首先，給定一組數(shù)學(xué)問題D₀=(x,y∧)，其中x是數(shù)學(xué)問題，y∧是其真實(shí)答案。

然后，使用初始模型π_ref來得到每個(gè)數(shù)學(xué)問題x的答案。

在進(jìn)行模型推理之前，需要添加思維鏈（CoT）前綴作為提示，以確保模型的推理結(jié)果被結(jié)構(gòu)化為多個(gè)推理步驟，每個(gè)步驟均以“Step i：”開始。

經(jīng)過模型推理可得到每個(gè)數(shù)學(xué)問題x的推理結(jié)果y，然后選擇與真實(shí)答案y∧不一致的那些結(jié)果，并匯總得到數(shù)據(jù)集D₁：

第二步是錯(cuò)誤步驟定位。

每個(gè)錯(cuò)誤推理結(jié)果y都呈現(xiàn)為一系列推理步驟的序列y=s₁,s₂,…,s_n，隨后需要人工或利用GPT-4驗(yàn)證每個(gè)推理步驟的正確性，直到找到第一個(gè)錯(cuò)誤步驟s_k，并記錄其步驟編號。

然后將s_k選為錯(cuò)誤的推理步驟s_lose，從而得到D₂：

最后是錯(cuò)誤步驟修正。

為了獲得D₂中每個(gè)樣本對應(yīng)的正確推理步驟，需要對模型π_ref進(jìn)行推斷，使用提示x和前面的正確推理步驟s_1~k-1來采樣多個(gè)輸出y_cont，此過程可以表示為：

隨后保留y_cont中那些與真實(shí)答案一致的輸出，并將其中的第一個(gè)推理步驟作為s_win，最終得到數(shù)據(jù)集D：

下圖展示了一個(gè)數(shù)據(jù)樣本示例。值得一提的是，該數(shù)據(jù)準(zhǔn)備流程無需大量的人工介入，人類或GPT-4只需要判斷給定推理步驟是否正確，而無需親自撰寫答案來修正錯(cuò)誤。

10k數(shù)據(jù)帶來數(shù)學(xué)能力大幅提升

Step-DPO可以在SFT模型或現(xiàn)有的開源Instruct模型上進(jìn)行微調(diào)，僅通過10K數(shù)據(jù)以及數(shù)百個(gè)訓(xùn)練步數(shù)，即可取得大幅度的數(shù)學(xué)能力提升。

如下圖所示，在Qwen2-7B-Instruct模型的基礎(chǔ)上進(jìn)行Step-DPO可在MATH測試集上獲得5.6%準(zhǔn)確率的提升。

在Qwen2-72B-Instruct模型的基礎(chǔ)上進(jìn)行Step-DPO，可在MATH和GSM8K測試集的準(zhǔn)確率分別達(dá)到70.8%和94.0%，超過一系列閉源模型如Gemini-1.5-Pro、GPT-4-1106，以及Claude-3-Opus。

除此之外，在難度較高的包含數(shù)學(xué)競賽題的Odyssey-MATH榜單上也有顯著提升。

經(jīng)過Step-DPO之后，模型更加魯棒，減少幻覺的產(chǎn)生，在推理過程中也不容易出錯(cuò)。如以下兩個(gè)例子所示。

假設(shè)h(x)=f^-1(x)，如果h(2)=10，h(10)=1，h(1)=2，求f(f(10))。

t的平方根大于2且小于3.5，滿足這一條件的整數(shù)t有多少個(gè)？

即便是下圖這道數(shù)學(xué)競賽題，經(jīng)過Step-DPO之后的模型也可以做對。

在所有非增函數(shù)f:{1,2,…,10}→{1,2,…,10}中，有些函數(shù)有固定點(diǎn)，另一些沒有，這兩種函數(shù)的數(shù)量相差多少？

目前，該項(xiàng)目的代碼，數(shù)據(jù)，模型，Demo均已公開至GitHub和Hugging Face，同時(shí)支持在線體驗(yàn)。

論文地址：
https://arxiv.org/abs/2406.18629
GitHub：
https://github.com/dvlab-research/Step-DPO
在線Demo：
http://103.170.5.190:7870/
模型（HF）：
https://huggingface.co/collections/xinlai/step-dpo-6682e12dfbbb2917c8161df7
數(shù)據(jù)（HF）：
https://huggingface.co/datasets/xinlai/Math-Step-DPO-10K