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Meta推出“自学评估器”:无需人工注释改善评估,性能超GPT-4等常用AI大语言模型评审

Meta推出“自学评估器”:无需人工注释改善评估,性能超GPT-4等常用AI大语言模型评审

8 月 7 日消息,Meta 公司为了缓解自然语言处理(NLP)技术依赖人类注释评估 AI 模型的问题,最新推出了“自学评估器”(Self-Taught Evaluator),利用合成数据训练 AI。

NPU 技术挑战

NPU 技术的发展,推动大型语言模型(LLMs)高精度地执行复杂的语言相关任务,实现更自然的人机交互。

不过当前 NPU 技术面临的一个重要挑战,就是评估模型严重依赖人工注释。

人工生成的数据对于训练和验证模型至关重要,但收集这些数据既费钱又费时。而且随着模型的改进,以前收集的注释可能需要更新,从而降低了它们在评估新模型时的效用。

目前的模型评估方法通常涉及收集大量人类对模型响应的偏好判断。这些方法包括在有参考答案的任务中使用自动度量,或使用直接输出分数的分类器。

这些方法都有局限性,尤其是在创意写作或编码等复杂场景下,可能存在多个有效回答,导致了人类判断的高差异问题和高成本。

自学评估器

Meta FAIR 团队推出了名为“自学评估器”的全新方式,不需要人工注释,而是使用合成数据进行训练。

这一过程从种子模型开始,种子模型会生成对比鲜明的合成偏好对。然后,模型对这些偏好对进行评估并不断改进,在随后的迭代中利用其判断来提高性能。这种方法充分利用了模型生成和评估数据的能力,大大减少了对人工注释的依赖。

IT之家附上关键步骤如下:

1. 使用种子 LLM 为给定指令生成基线响应。

2. 创建指令的修改版本,促使 LLM 生成质量低于原始响应的新响应。

这些配对回答构成了训练数据的基础,“自学评估器”作为 LLM-as-a-Judge,为这些配对生成推理轨迹和判断。

通过反复该过程,模型通过自我生成和自我评估的数据不断提高其判断的准确性,从而有效地形成自我完善的循环。

成果

Meta FAIR 团队在 Llama-3-70B-Instruct 模型上测试“自学评估器”,在 RewardBench 基准测试中将准确率从 75.4 提高到了 88.7,达到或超过了使用人类注释训练的模型的性能,性能超过 GPT-4 等常用大语言模型评审(LLM Judges)。

这一重大改进证明了合成数据在加强模型评估方面的有效性。此外,研究人员还进行了多次迭代,进一步完善了模型的功能。


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