SaySelf：提升LLM自信表达的自省训练框架

SaySelf：提升LLM自信表达的自省训练框架

SaySelf Public code repo for paper "SaySelf: Teaching LLMs to Express Confidence with Self-Reflective Rationales" 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sa/SaySelf

项目介绍

在当前的AI研究领域，大型语言模型（LLM）在处理复杂任务时展现出了卓越的能力。然而，这些模型在表达其预测的置信度时，往往缺乏准确性和细腻度。为此，我们推出了SaySelf项目，这是一个先进的训练框架，旨在教会LLM如何更精确地表达细粒度的置信估计。此外，SaySelf还引导LLM生成自省性的解释，明确指出其参数知识中的不足，并解释其不确定性。

项目技术分析

SaySelf框架的核心是两阶段的训练过程。第一阶段（SFT）使用专门的训练数据集来细化和优化LLM的置信度评分。第二阶段则利用强化学习的方法，进一步调整模型以产生自省性的解释。

• 第一阶段训练：代码位于finetune.py文件中，提供了对模型进行微调的功能。通过stage_1_finetune.sh脚本可以方便地运行第一阶段训练。用户可以在脚本开头修改参数，以控制训练过程，并在不同的数据集上进行微调。
• 第二阶段训练：代码位于rlhf_train.py文件中，通过stage_2_finetune.sh脚本来运行。为了复现奖励函数的消融测试，用户需要手动编辑utils.py中的calculate_reward函数。

项目及技术应用场景

SaySelf的应用场景广泛，特别适用于需要模型表达高度置信度估计和解释的任务。例如，在医疗诊断、法律咨询、金融风险评估等场合，模型的预测结果不仅需要准确，还需要给出置信度评分和自省性的解释，以便用户更好地理解和信赖模型的输出。

项目特点

1. 细粒度置信度评分：SaySelf能够训练LLM以提供更精确的置信度评分，帮助用户更深入地理解模型预测的可靠性。
2. 自省性解释：模型不仅表达置信度，还能生成自省性的解释，指出其预测的不确定性和知识缺口，增加了预测的透明度。
3. 两阶段训练：通过两阶段的训练策略，模型可以更好地学习到置信度表达和自省性解释的能力。
4. 易于使用：项目的安装和使用都相对简单，用户只需要根据需求调整参数，即可在多种数据集上进行训练。

结论

SaySelf项目为LLM的置信度表达和自省性解释提供了一个有效的解决方案。通过其独特的训练框架，LLM能够更好地适应复杂任务的需求，为用户提供更可靠、更透明的预测结果。如果您的研究或工作需要LLM具有高度的可信度和透明度，那么SaySelf绝对值得一试。

注意事项

• 在使用SaySelf项目时，请确保遵循相关法律法规，尊重数据隐私和知识产权。
• 项目使用过程中可能会需要设置环境变量，如OPENAI_API_KEY和OPENAI_API_VERSION，请按照项目说明进行配置。
• 在生成自省性解释后，可能需要合并PEFT模型与原始大模型，具体操作请参考项目文档。

SaySelf项目的引入，无疑为LLM的应用和研究领域带来了新的视角和方法。通过其独特的训练策略，LLM能够更好地服务于多样化的场景，为人工智能的未来发展贡献新的力量。

SaySelf Public code repo for paper "SaySelf: Teaching LLMs to Express Confidence with Self-Reflective Rationales" 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sa/SaySelf