我要投稿

斯坦福DITTO框架新突破：仅需几个样本轻松对齐大模型，效果秒杀小样本学习与监督微调！

发布日期：2024-06-12 20:36:38 浏览次数： 2557

作者：NLP前沿

微信搜一搜，关注“NLP前沿”

文章的出发点：LLMs通常被训练为通用工具，但在实际应用中，它们往往需要针对特定用户或任务进行调整。现有的方法如sft或rl，需要大量的数据集，这对新任务来说成本过高。本文通过少量用户提供的监督数据来快速定制和对齐大型语言模型，以满足特定用户或任务的需求。

文章标题：Show, Don’t Tell: Aligning Language Models with Demonstrated Feedback

https://arxiv.org/html/2406.00888v1
https://github.com/SALT-NLP/demonstrated-feedback

原理

收集到一个小批量的x->y的监督数据
基于1的数据，sft微调得到一个基础模型
基于2得到的模型，对1的数据生成回复
从3中采样出batch
构造对比数据。初始的回复是最优的，其次就是每次迭代的假设都比上一次优秀

循环3，4，5，伪代码如下图：

QA

为什么 DITTO 比单独使用 SFT 效果更好？

DITTO 性能相对较高的原因之一是它通过生成比较使用的数据远多于 SFT。另一个是，在某些情况下，online imitation learning 比 SFT形式的 demonstrator 表现得更好。

DITTO迭代次数怎么选？每次迭代，策略针对每条样本生成的负样本数量？演示样本的数量？

迭代次数1->4，逐渐变优；增加negative sample，2->10逐渐变优；增加演示样本数量，逐渐边优，但是收益越来越低。

对比样本处理消融

如果从一开始就对所有负样本进行采样（而不是以在线方式迭代重新采样），就会观察到与使用 DITTO 相比，胜率从 70.1% 下降到 57.3%
虽然迭代重新采样可以提高性能，但在此在线过程中持续更新会显着降低性能
replay 和inter-policy 都有帮助。删除replay 和inter-policy比较会使 DITTO 的胜率分别降低 6.5 点和 2 点。这2个分别指，正确的回复跟每次迭代的回复比较，以及每次迭代之间都进行比较。

效果？

53AI，企业落地大模型首选服务商

产品：场景落地咨询+大模型应用平台+行业解决方案

承诺：免费POC验证，效果达标后再合作。零风险落地应用大模型，已交付160+中大型企业

相关资讯

2025-09-12

基于智能体的自适应资损防控体系 - 淘工厂实践（二）

2025-09-12

运维老王：创业第十年，我用Elevo找回内心翻腾的梦想

2025-09-12

大模型可观测1-5-10：发现、定位、恢复的三层能力建设

2025-09-12

Qwen3-Next：用混合注意力和高稀疏 MoE 把训练与推理成本打下来

2025-09-12

阿里推出夸克医疗大模型：医考70%高分背后，RAG为何是“压舱石”？

2025-09-12

GPT-4o-mini 调用参数终极优化手册

2025-09-12

刚刚，ChatGPT支持MCP了！一句Prompt即可全自动化

2025-09-11

阿里云，这次杀疯了，断档第一

了解更多

了解更多

160+中大型企业正在使用53AI

立即咨询预约演示

把握AI发展的机遇，共同探索、共同进步

2025-01-22

如何打造基于GenAI的员工服务机器人

2025-01-22

热点资讯

DeepSeek-V3.1 发布，迈向 Agent 时代的第一步

2025-08-21

精|知识探索新范式：深度研究Deep Research智能体全面综述，系统、方法与应用

2025-06-21

DeepSeekV3.1 提到的 UE8M0 FP8 Scale 是什么？下一代国产芯片设计？

2025-08-21

DeepSeek V3.1 测评

2025-08-19

能办成事的 Agent：实时与环境交互，从经验中学习

2025-06-19

科普｜一文看懂AI发展史：主要发展阶段与改变世界的突破性事件

2025-06-15

WAIC 2025 观察：大模型进入“效率与场景”决胜期

2025-07-29

AI大家说 | 下一代AI创业的机会在哪里？定价趋势是什么？

2025-09-08

DeepSeek突然更新V3.1：实测后才发现的亮点与槽点

2025-08-19

DeepSeek v3.1 到底有多强？与 Claude Code 一起实测！

2025-08-20

大家都在问

阿里推出夸克医疗大模型：医考70%高分背后，RAG为何是“压舱石”？

2025-09-12

AI市场调查实战：如何让AI帮你搜全网特定规格的产品？

2025-09-11

Embedding-审核场景下都可以在哪里应用？

2025-09-11

nano banana 文生图模型有哪些具体的应用场景？

2025-09-09

Claude Code：极简架构 + 万字提示词 = 最强开发者智能体？

2025-09-09

观察 | 面临经济下行和AI的双重冲击，企业顾问如何突破困局？

2025-09-08

AI大家说 | 下一代AI创业的机会在哪里？定价趋势是什么？

2025-09-08

砸数万元将产品植入Deepseek，AI还能被骗多久？

2025-09-07

热门标签

内容创作大模型技术个人提效 langchain llamaindex 多模态技术 RAG技术智能客服知识图谱模型微调 RAGFlow coze Dify Fastgpt Bisheng Qanything AI+汽车 AI+金融 AI+工业 AI+培训 AI+SaaS 提示词框架提示词技巧 AI+电商 AI面试数字员工 ChatBI 知识管理开源大模型智能营销智能硬件智能化改造 AI+医疗 MaxKB

应聘简历请发送至： [email protected]

联系我们

售前咨询

预约演示

微信扫码

添加专属顾问

回到顶部