大模型-鲁棒性总结-2024-7-21

大语言模型-鲁棒性总结

文章目录

大语言模型-鲁棒性总结
- 1.大语言模型的鲁棒性概述
- 2.自然噪声的鲁棒性
- - 2.1.真实标签任务的性能
  - 2.2.开放式任务的表现
- 3.评估分布外（OOD）任务的弹性
- - 3.1.OOD检测
  - 3.2.OOD泛化

1.大语言模型的鲁棒性概述

大语言模型（LLMs）的鲁棒性（Robustness of Large Models）指的是大规模机器学习模型在面对输入数据的变化、噪声或攻击时，仍然能够保持其性能和稳定性的能力。这在实际应用中非常重要，因为真实世界的数据往往是嘈杂的、不可预测的，并且有时可能包含恶意攻击。以下是一些关键点来解释LLMs的鲁棒性：

对噪声的鲁棒性：LLMs需要能够处理数据中的噪声，如输入数据中的随机误差或异常值。例如，在图像分类任务中，图像可能会包含噪声或失真，LLMs应当能够正确分类这些图像。
对对抗攻击的鲁棒性：对抗攻击指的是通过对输入数据进行微小且有针对性的修改，使得模型输出错误结果。LLMs需要具备对抗这种攻击的能力，确保在面对恶意攻击时仍然能够做出正确的判断。
对分布外数据的鲁棒性：分布外数据（Out-of-Distribution, OOD）是指训练数据中未见过的、来自不同分布的数据。LLMs需要在面对这些未见过的数据时仍然能够保持一定的性能，而不会完全失效。
模型稳定性：模型在不同环境或不同硬件上的运行应该是一致的，不能因为外部条件的变化而导致性能显著下降。例如，在不同的服务器或GPU上运行LLMs时，结果应当是一致的。
通用性：鲁棒性好的LLMs通常具有较强的通用性，可以在多个任务或领域中应用，而不需要对每个新任务进行大量的重新训练。

为了提高LLMs的鲁棒性，通常会采用以下几种方法：

● 数据增强：通过在训练过程中对数据进行各种变换（如旋转、缩放、添加噪声等），增强模型对不同数据变化的适应能力。
● 对抗训练：在训练过程中引入对抗样本，通过优化模型使其能够抵抗这些对抗样本，从而提高模型的鲁棒性。
● 正则化：引入正则化技术（如L2正则化、Dropout等）来防止模型过拟合，从而提高其对噪声和未知数据的适应能力。
● 模型集成：使用多个模型的集成方法，通过综合多个模型的预测结果来提高整体的鲁棒性和稳定性。

评估LLMs的鲁棒性通常涉及以下几个方面：

● 自然噪声的鲁棒性：通过真实标签任务和开放式任务来评估模型在面对自然语言变化时的表现。
●真实标签任务：如情感分析、重复问题检测和自然语言推理，这些任务有明确的评估标准和真实标签。
● 开放式任务：如文本生成任务，评估模型在没有标准答案的情况下的表现。

● OOD检测：评估模型识别不理解数据的能力，避免生成错误信息。
● OOD泛化：评估模型处理来自不同分布的新数据的能力，特别是在时间分布变化的背景下。

2.自然噪声的鲁棒性

自然噪音从两个角度分析：真实标签任务的性能和开放式任务的表现。

真实标签任务关注的是LLMs在处理具有明确正确答案的自然语言处理任务时的表现。这些任务通常有一套固定的评估标准和真实标签，例如情感分析、重复问题检测和自然语言推理等。真实标签任务通常有明确的输入和输出，模型的性能可以通过准确度、精确度、召回率等标准指标来衡量。评估真实标签任务的性能有助于了解模型在面对具有标准答案的任务时，对自然噪声的鲁棒性如何。

开放式任务的表现：开放式任务指的是那些没有固定答案或者答案不唯一的任务，例如文本生成任务，如编写旅行计划、故事创作等。开放式任务的表现的评估更为复杂，因为它们可能不依赖于固定的标签或标准答案，而是依赖于生成内容的相关性、创造性和一致性。开放式任务的鲁棒性评估可能需要考虑语义相似度、内容的多样性和合理性等因素。

真实标签任务与开放式任务的表现可以更全面地评估LLMs在不同类型的任务中对自然噪声的处理能力。

2.1.真实标签任务的性能

LLMs在处理具有明确正确答案的自然语言处理任务时的表现。这些任务通常有一套固定的评估标准和真实标签，例如情感分析、重复问题检测和自然语言推理等。

数据集与任务选择：
● 使用AdvGLUE数据集来评估LLMs在面对不同形式对抗性攻击时的敏感性。该数据集包含14种扰动策略，涵盖单词级、句子级和人为制造的扰动。
● 从AdvGLUE数据集中选择了SST-2、QQP、MNLI和QNLI四个任务进行评估，因为它们在数据集中具有代表性且避免了任务重复。
模型表现：
● PaLM 2在干扰前后保持了76.3%的准确率，展现出最高的鲁棒性。
● GPT-4和Llama2-70b紧随其后，表现出良好的鲁棒性。
● Llama2-7b虽然原始准确度不高，但受干扰的影响最小，准确率下降幅度仅为6.8%。
模型尺寸与鲁棒性：
● 恢复率（RS）的数据显示，更大的模型尺寸并不一定意味着更高的鲁棒性。例如，Llama2系列的恢复率高于Vicuna系列，即使后者的模型尺寸可能更大。
干扰的影响：
● 一些模型，如Koala，尽管鲁棒性较差，但在干扰后准确度有所增加，这可能是因为干扰导致模型从错误答案切换到正确答案。
结论：
● 模型的尺寸并不是决定其鲁棒性的唯一或显著因素。恢复能力和其他因素，如模型架构和训练过程，可能对鲁棒性有重要影响。
● 在真实标签任务中，LLMs的鲁棒性可以通过它们在面对自然噪声和对抗性攻击时的准确率和恢复能力来评估。

2.2.开放式任务的表现

LLMs在对话场景中常用于处理自然语言生成任务，这些任务可能没有标准答案，需要模型具有高度的创造性和适应性。

数据集：
● AdvInstruction数据集，它包含100个原始指令，并通过11种扰动方法生成了1200个变体。
● 原始指令覆盖了10个不同的主题，而扰动方法包括格式化错误、URL添加、错别字和替换等。
评估方法：
● 评估LLMs在开放式任务中的鲁棒性时，考虑到传统指标可能无法完全捕捉输出的质量，转而测量干扰前后输出之间的语义相似度。
● 使用OpenAI的text-embedding-ada-002模型获取输出的嵌入表示，并计算余弦相似度来评估语义相似度。
结果分析：
● 大多数LLMs在开放式任务中表现出良好的语义相似度，即使在受到干扰后也能保持较高的一致性。
● Llama2-70b在所有模型中展现出最佳的鲁棒性，平均语义相似度达到97.64%。
● 一些模型如Vicuna-7b和ERNIE显示出较差的鲁棒性，其中Vicuna-7b的平均语义相似度低于90%。
干扰影响：
● 单词替换和字符替换是对LLMs鲁棒性影响最大的干扰类型，这表明大多数LLMs必须对这些干扰进行鲁棒性微调。
● 语法错误对LLMs的影响相对较小，可能是因为模型在训练过程中已经接触到了大量包含语法错误的数据。
模型稳定性：
● 某些模型如Llama2-70b和ChatGPT在面对不同类型的干扰时能保持较高的稳定性，语义相似度下降通常不到3%。
● 另一方面，Vicuna-7b对任何干扰都不鲁棒，大多数干扰导致语义相似度下降超过10%。
结论：
● 开放式任务的鲁棒性评估揭示了不同LLMs在处理没有标准答案的任务时的表现差异。
● 模型的鲁棒性不仅仅取决于其尺寸，还受到其训练数据的多样性和质量的影响。
● 对于提高LLMs的鲁棒性，需要特别关注那些导致语义相似度显著下降的干扰类型，并可能需要针对性的优化和微调。
● 单词替换和字符替换是特别需要关注的干扰类型，因为它们对LLMs的语义相似度影响最大。

3.评估分布外（OOD）任务的弹性

LLMs就像学生一样，它们通过学习大量的数据来掌握语言的知识和使用方式。但是，就像学生可能遇到课本之外的新知识一样，LLMs也会遇到它们训练时没有见过的新概念或文本，这种情况被称为“分布外”（OOD，Out-of-Distribution）任务。

OOD任务的挑战主要有：
● 时间差距：模型可能需要理解在它们最后一次训练之后才出现的新事件或新技术。
● 句法异常：文本可能在语法上与模型学过的结构大相径庭。
● 语义差异：文本可能包含非标准或抽象的词汇，这些词汇的含义对模型来说可能不够明确。
● 合成或混合语言：一些特殊的语言形式，如克里奥尔语，可能对模型来说很难理解。

OOD的两个主要任务：

OOD检测：这是指模型需要能够识别出它是否面临不理解的数据。如果模型能够做到这一点，它应该能够告诉用户它无法回答，而不是给出一个可能是错误的答案。
OOD泛化：这是指模型在面对新的、未见过的数据时，仍然能够给出良好表现的能力。

3.1.OOD检测

OOD检测是识别模型是否面临可能不理解的数据的能力。这对于提高LLMs的可信度和避免生成虚假信息至关重要。其挑战包括识别最新内容（模型训练数据集中不存在的）和超出模型能力范围的输入，例如要求处理图像数据。

数据集：
使用ToolE数据集构建评估OOD检测的数据集，包含可能触发LLMs使用外部工具解决问题的用户查询，这些查询大多超出了LLM的能力。
评估方法：
使用RtA（拒绝回答）指标来评估LLMs的结果。一个具有出色OOD检测能力的LLM应该通过拒绝回答来响应数据集中的提示。
结果分析：
● 大多数模型都显示出一定的OOD检测能力，RtA率在40%以上。GPT-4在OOD检测方面表现最佳，其次是ChatGPT和Vicuna-33b。
● 不同系列的模型在OOD检测能力上存在差异，Llama2系列的总体性能并没有随着参数大小的变化而提高，而Vicuna系列的性能随着参数数量的增加而提高。
结论：
● OOD检测是LLMs在现实世界应用中的一个重要能力，它有助于模型在面对未知或新的输入时做出适当的反应。
● 模型的OOD检测能力与其尺寸并非总是正相关，表明除了模型大小外，其他因素如训练和架构也很重要。
● 尽管一些模型在OOD检测上表现良好，但整体上LLMs在这一任务上的性能仍有提升空间。