KnowPAT

KnowPAT(Knowledgeable Preference AlignmenT) 出自2023年11月的论文《Knowledgeable Preference Alignment for LLMs in Domain-specific Question Answering》，主要针对领域问答来进行知识对齐。

在领域问答有两个挑战：希望输出满足用户的要求、输出充分利用领域知识库。为了解决这些挑战，提出了如下图的三阶段的KnowPAT框架。

假设有一个QA数据集$\mathcal{D}=(q_i,a_i)|i=1,2,\dots ,N$，$q_i$和$a_i$是问答对，在论文中是对应的云端产品使用相关问答对，是由人工收集和标注的。

如果直接在数据集$\mathcal{D}$上微调LLM $\mathcal{M}$（即通常所说的SFT），设prompt 模板为$\mathcal{I}$，则优化目标如下（式中的$a_{i,j}$是$a_i$的第j个token，$P_{\mathcal{M}}$是模型$\mathcal{M}$预测的token概率）。
$${\mathcal{L}}_{ft}=-\frac{1}{\left|a_i\right|}\sum _{j=1}^{|a_i|}\log P_{\mathcal{M}}\left(a_{i,j}\mid \mathcal{I},q_i,a_{i,<j}\right)$$

对于领域相关任务，一般会有一个领域知识库（domain KB）$\mathcal{B}$，现在流行的RAG就是领域领域知识库来让LLM在领域相关问题上回答更准确的一种解决方法。而KnowPAT采用的是如下三部分的框架来利用领域知识。

无监督知识检索

设有语义相似度检索器$\mathcal{H}$，对于每个问题$q_i$从KB $\mathcal{B}$中检索出top-k条最相似的知识并记为$\mathcal{K}$​， 相似性以检索器编码后向量间的余弦相似度来衡量。

偏好数据集构建

偏好数据集分为风格偏好数据集(style preference set, SPS) ${\mathcal{P}}_s$和知识偏好数据(knowledge preference set, KPS)${\mathcal{P}}_k$。

风格偏好数据集${\mathcal{P}}_s$构建过程：

1. 选择l-1个不同的LLM记为${\mathcal{M}}_1,{\mathcal{M}}_2,\dots ,{\mathcal{M}}_{l-1}$，不同LLM的文本理解和表达能力不一样，所以可以生成不同风格的回答。
2. 将上一步LLM生成的l-1个回答和金标准回答构成长度为l的风格偏好数据集 P s = { b 1 , b 2 , … , b l } \mathcal{P}_s = \{b_1, b_2,\ldots,b_l \} Ps​={b1​,b2​,…,bl​}。
3. 为了与知识偏好数据集的长度一致，论文中取l为4，选了3个模型：ChatGPT、ChatGLM-6B、Vicuna-7B。
4. 设金标准回答为$b_1$，ChatGPT生成的回答为$b_2$、ChatGLM-6B生成的回答为$b_3$、Vicuna-7B生成的回答为$b_4$，作者使用规则来确定这四个回答的偏好分数，认为三个模型的能力ChatGPT>ChatGLM>Vicuna，所以这四个回答的偏好分数顺序为$r_1>r_2>r_3>r_4$。

知识偏好数据集${\mathcal{P}}_k$构建过程：

1. 对于问题a从知识库KB中检索出3个知识组合${\mathcal{K}}_1$、${\mathcal{K}}_2$、${\mathcal{K}}_3$， ${\mathcal{K}}_1$是top-k最相似的知识， KaTeX parse error: Undefined control sequence: \O at position 16: \mathcal{K_2}= \̲O̲是空集表示不包括任何检索知识， ${\mathcal{K}}_3$​表示top-k+1至top 2k相似的知识。
2. 将不同的知识组合与prompt模板$\mathcal{I}$一起输入到LLM $\mathcal{M}$生成答案，生成的三个答案与金标准一起组成知识偏好数据 P k = { c 1 , c 2 , c 3 , c 4 } \mathcal{P}_k = \{c_1, c_2, c_3,c_4 \} Pk​={c1​,c2​,c3​,c4​}。
3. 设金标准回答为$c_1$，使用${\mathcal{K}}_1$生成的回答为$c_2$、使用${\mathcal{K}}_2$生成的回答为$c_3$、使用${\mathcal{K}}_3$生成的回答为$c_4$，作者发现与问题不那么相似的知识很容易误导LLM，所以这四个回答的偏好分数顺序为$r_1>r_2>r_3>r_4$。

微调和偏好对齐

前面构建的偏好数据集里偏好分数$r_i$代表了偏好度，希望模型$\mathcal{M}$能够对齐偏好。模型在给定prompt模板和问题$q_i$后对每个回答token的平均对数似然如下式$S_i$表示，分数越高表示模型认为回答有更高的概率：
$${\mathcal{S}}_i=-\frac{1}{\left|a_i\right|}\sum _{j=1}^{|a_i|}\log P_{\mathcal{M}}\left(a_{i,j}\mid \mathcal{I},q_i,a_{i,<j}\right)$$
KnowPAT先设计了如下的对齐目标，目的是为了对比偏好答案和非偏好答案，偏好分数只用来决定不同答案的顺序。式中的$\sigma$是sigmoid函数。

$${\mathcal{L}}_{align}=-\sum _{i=1}^{|\mathcal{P}|-1}\left(\log \sigma ({\mathcal{S}}_i)+\log \sum _{r_j<r_i}\sigma (-{\mathcal{S}}_j)\right)$$

考虑到不同的回答的文本质量和偏好等级不一样，作者设计了如下式的自适应权重来控制每个偏好回答的影响，式中的$S_{max}$和$S_{min}$是偏好数据集里的最大和最小偏好分数。

$${\mu }_i=\frac{S_i-S_{min}}{S_{max}-S_{min}}$$

使用自适应权重后，不同偏好分数的回答的影响可以动态调整，对齐目标相应地变为下式：
$${\mathcal{L}}_{align}=\sum _{i=1}^{|\mathcal{P}|-1}{\mu }_i\left(\log (1+e^{-{\mathcal{S}}_i})+\log \sum _{r_j<r_i}\log (1+e^{{\mathcal{S}}_j})\right)$$

KnowPAT的训练目标为对齐损失和微调目标之和，超参数$\lambda$作为对齐损失的系数，$\mathcal{P}-1$用来归一化对齐损失。
$$\mathcal{L}={\mathcal{L}}_{ft}+\frac{\lambda }{|\mathcal{P}|-1}{\mathcal{L}}_{align}$$

注：1. 有一点疑问是前面构建了两个偏好数据集，微调里没有详细说明是一起训练还是分别训练，只写了一句看起来像是分别训练的话：For each preference set constructed in the previous section, the model is trained and optimized with such an objective. 2. 风格偏好数据集与RRHF的数据构建思路是一样的，论文代码也是基于RRHF的，不过对齐目标函数有所区别

参考资料

1. KnowPAT: arxiv, github