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这篇由OpenAI撰写的论文 https://arxiv.org/abs/2110.14168 描述了一种方法，模型生成多个答案并使用验证器选择正确的答案。与微调相比，这种方法似乎有悖常理。理论上，微调应该教会模型更频繁地生成正确答案，而不是依赖于单独的验证步骤。我不明白为什么这种生成和验证的方法优于微调，因为人们会期望微调直接提高模型生成准确响应的能力。

讨论总结

本次讨论主要围绕大型语言模型（LLM）的微调和验证器方法展开，探讨了生成与区分、技术差异、泛化能力等关键话题。讨论中，用户们对LLM在区分响应是否适合用户查询方面比生成响应本身更擅长的观点进行了深入分析，并讨论了微调可能导致过度拟合的问题。此外，生成并验证的方法被认为具有更强的泛化能力，能够更好地解决多种问题。讨论总体氛围偏向技术探讨和理性分析，用户们提出了多个有见地的观点和金句，为理解LLM的优化方法提供了丰富的视角。

主要观点

  1. 👍 LLM 在区分响应是否适合用户查询方面比生成响应本身更擅长

    • 支持理由：LLM在比较两个输入行时，可以并行处理多个标记，每个标记都能整体考虑其他标记，这使得其在区分方面表现更优。
    • 反对声音：无明显反对声音，但有用户提到生成并验证方法可能导致错误的积累。

  2. 🔥 微调在理论上可以提高模型生成正确答案的概率，但实际上容易导致过度拟合

    • 正方观点：微调可以针对特定问题进行优化，但无法处理相似但不同的问题。
    • 反方观点：生成并验证的方法通过随机采样和验证步骤，能够更好地解决多种问题，具有更强的泛化能力。

  3. 💡 生成并验证的方法通过随机采样和验证步骤，能够更好地解决多种问题

    • 解释：该方法具有更强的泛化能力，能够选择出最佳答案，避免过度拟合的问题。

  4. 👀 因果掩码和 KV 缓存对模型性能有显著影响

    • 解释：在微调过程中，较小的模型（如 deberta-base）可以超越较大的模型（如 Lllama-3 70B），这一观点引发了用户的兴趣和进一步讨论。

  5. 🌟 生成和验证的方法在某些情况下可能比微调更有效

    • 解释：初始阶段，LLM可能生成大量不正确的解决方案，生成和验证的方法能够更好地处理这种情况。

金句与有趣评论

  1. “😂 Ska82：The fundamental idea in verifiers is that LLMs are better discriminators than generators i.e. they are better at saying whether a response suits a user query than generating the response itself (for the same LLM).”

    • 亮点：简洁地概括了验证器方法的核心思想，强调了LLM在区分方面的优势。

  2. “🤔 ahjorth：Fine tuning does not teach a model to generate correct answers to different problems - neither in theory nor in practice.”

    • 亮点：指出了微调方法在处理不同问题时的局限性，引发了关于泛化能力的讨论。

  3. “👀 BangkokPadang：如果模型选择过程中存在随机性或权重应用，生成多个答案并选择最佳答案的方法可能更有效。”

    • 亮点：提出了生成并验证方法在模型选择过程中的潜在优势，引发了关于随机性和权重应用的讨论。

  4. “🌟 Jean-Porte：Causal masking and KV-cache hurt performance a lot”

    • 亮点：指出了因果掩码和KV缓存对模型性能的影响，引发了关于模型性能的深入讨论。

  5. “💡 danielhanchen：LLMs are useful at generating multiple solutions to a task, and also good at verification.”

    • 亮点：强调了LLM在生成多个解决方案和验证方面的优势，为生成并验证方法提供了支持。

情感分析

讨论的总体情感倾向偏向理性分析和技术探讨，用户们对LLM的微调和验证器方法进行了深入的技术讨论，提出了多个有见地的观点和金句。主要分歧点在于微调是否会导致过度拟合，以及生成并验证方法是否具有更强的泛化能力。这些分歧主要源于对模型性能和优化方法的不同理解，用户们通过技术细节和实际案例进行了详细的论证。

趋势与预测

  • 新兴话题：随着技术的发展，2024年的标准方法可能更倾向于使用函数调用进行实际计算，这可能会引发更多关于函数调用和模型性能的讨论。
  • 潜在影响：生成并验证方法的广泛应用可能会改变LLM的优化策略，使其在处理复杂问题时具有更强的泛化能力和更高的准确性。

详细内容：

《关于使用验证器优于微调大型语言模型的热门探讨》

在 Reddit 上，一篇题为“Why using a verifiers is better than finetuning an LLM?”的帖子引发了热烈讨论。该帖子提到了 OpenAI 的一篇论文（https://arxiv.org/abs/2110.14168），其中描述了模型生成多个答案并使用验证器选择正确答案的方法。作者表示，这种方法与微调相比似乎违反直觉，因为理论上微调应该能让模型更频繁地生成正确答案，而非依赖单独的验证步骤，他不明白为何这种生成和验证的方法会优于微调。此帖获得了众多关注，评论区也十分热闹。

在讨论中，有人指出，大型语言模型作为判别器要优于生成器，即它们更擅长判断一个回答是否符合用户的查询，而非生成回答本身。比如，有人说：“就像解数独和评估数独是否准确解答，哪个更容易？”还有人从技术角度解释，输出的生成方式和输入的处理方式有所不同。大型语言模型生成响应时一次生成一个标记，且无法在生成过程中回溯。一旦采样到错误的标记，会对后续几个标记的生成产生重大影响。然而，在比较两个输入行时，大型语言模型可以并行处理多个标记，每个标记都整体地关注其他标记。甚至对于人类来说，在大多数情况下，判断一个回答是否恰当通常比直接回答实际问题更容易。

有人认为，微调实际上并不能教导模型针对不同问题生成正确答案，无论是在理论上还是实践中。微调只是稍微改变了某些输入文本/向量的输出对数几率，以使其更符合某些训练数据中的下一个标记。对于相似但不完全相同的问题，微调最终会过度拟合训练数据，给出的是针对训练问题的正确答案，而非实际提出的问题的答案。也有人提到，大型语言模型的文本输出很大程度上受益于随机采样，这使得它们能够以理论上通用的方式解决问题。

还有用户好奇，不知道 OpenAI 的模型到底是如何选择最终的输出标记的。如果存在任何随机性或权重应用于标记列表，那么多次生成会有机会产生一个比其他更“正确”的答案，所以生成几个然后选择最好的会比只生成一个单一回复更接近“真相”。

讨论中也存在一些独特的观点，比如有人认为大型语言模型在为一项任务生成多个解决方案以及验证方面都很出色。微调本质上是将生成过程的宽度缩小到更“正确”的路径。

总体而言，这场讨论展现了对于大型语言模型中使用验证器和微调方法的深入思考和不同见解。