RobustFT: Robust Supervised Fine-tuning for Large Language Models under Noisy Response

基本信息

• 📝 原文链接: https://arxiv.org/abs/2412.14922
• 👥 作者: Junyu Luo, Xiao Luo, Kaize Ding, Jingyang Yuan, Zhiping Xiao, Ming Zhang
• 🏷️ 关键词: large language models, Robust Supervised Fine-tuning
• 📚 分类: 机器学习, 自然语言处理

摘要

中文摘要

监督微调（SFT）在适应特定领域或任务的大型语言模型（LLMs）中扮演着至关重要的角色。然而，通过实证实验表明，在实际应用中收集的数据不可避免地含有噪声，这给模型在下游任务上的性能带来了重大挑战。因此，迫切需要一种噪声鲁棒的SFT框架来增强模型在下游任务上的能力。为了应对这一挑战，我们引入了一种鲁棒SFT框架（RobustFT），该框架对下游任务数据进行噪声检测和重新标记。在噪声识别阶段，我们采用了一种多专家协作系统，结合推理增强模型来实现卓越的噪声检测。在去噪阶段，我们利用了一种上下文增强策略，该策略结合了最相关和最自信的知识，随后进行仔细评估，以生成可靠的标注。此外，我们还引入了一种基于响应熵的有效数据选择机制，确保只保留高质量样本用于微调。在多个LLMs和五个数据集上进行的广泛实验表明，RobustFT在噪声环境下表现出色。

原文摘要

Supervised fine-tuning (SFT) plays a crucial role in adapting large language models (LLMs) to specific domains or tasks. However, as demonstrated by empirical experiments, the collected data inevitably contains noise in practical applications, which poses significant challenges to model performance on downstream tasks. Therefore, there is an urgent need for a noise-robust SFT framework to enhance model capabilities in downstream tasks. To address this challenge, we introduce a robust SFT framework (RobustFT) that performs noise detection and relabeling on downstream task data. For noise identification, our approach employs a multi-expert collaborative system with inference-enhanced models to achieve superior noise detection. In the denoising phase, we utilize a context-enhanced strategy, which incorporates the most relevant and confident knowledge followed by careful assessment to generate reliable annotations. Additionally, we introduce an effective data selection mechanism based on response entropy, ensuring only high-quality samples are retained for fine-tuning. Extensive experiments conducted on multiple LLMs across five datasets demonstrate RobustFT’s exceptional performance in noisy scenarios.

论文解读

一句话总结

ROBUSTFT 提出了一种鲁棒监督微调框架，通过噪声检测和重标注，提高了大型语言模型在噪声数据下的性能。

问题1：这篇论文想要解决什么具体问题？

• 问题背景：在下游任务中，大型语言模型（LLMs）的性能会受到数据噪声的严重影响。
• 现有方案不足：现有方法在处理开放性文本生成任务时的噪声检测和去噪效果不佳，且依赖于外部模型或资源。
• 研究目标：开发一种鲁棒的 SFT 框架，能够有效地检测和去噪噪声数据，以增强 LLM 在下游任务中的性能。

问题2：论文的核心创新点是什么？

• 技术创新：提出了一个多视角的噪声检测和去噪框架，包括多专家协作系统和推理增强模型。
• 方法改进：引入了基于上下文增强的策略和基于响应熵的数据选择机制。
• 优势：与现有方法相比，ROBUSTFT 在噪声场景下表现出色，显著提高了模型性能。

问题3：实验结果如何验证了方法的有效性？

• 关键实验：在五个数据集上进行了广泛的实验，包括通用和领域特定任务，以及不同噪声水平。
• 性能提升：在三个开源 LLM 上实现了显著的性能提升，验证了其广泛适用性和实际价值。
• 对比结果：与基线方法相比，ROBUSTFT 在所有数据集和噪声水平下都表现出更好的性能。

问题4：这个研究的实际应用价值是什么？

• 应用场景：ROBUSTFT 可用于各种需要处理噪声数据的下游任务，如问答系统、文本生成和机器翻译。
• 实施建议：在部署 ROBUSTFT 时，应根据具体任务和数据集调整参数。
• 局限与展望：ROBUSTFT 在处理某些类型噪声时的性能可能有限，未来的研究可以探索更有效的噪声检测和去噪方法。