利用合成數(shù)據(jù)微調(diào)ChatGPT超越GPT-4摘要性能 降低63%成本和提升11倍速度

　　近日，Elicit公司機(jī)器學(xué)習(xí)工程師Charlie George在LangChain博客上發(fā)表文章介紹了他們使用合成數(shù)據(jù)微調(diào)ChatGPT在新聞?wù)�要任�?wù)上超越GPT-4的研究成果。

　　文章提到，盡管GPT-4被公認(rèn)為世界上最強(qiáng)大的語言模型，但其調(diào)用限制、高成本和高延遲也限制了其實(shí)際應(yīng)用。為解決這一問題，一些開發(fā)者轉(zhuǎn)而使用ChatGPT等小模型，但小模型的表現(xiàn)通常不如GPT-4。文章介紹了微調(diào)的思路，即調(diào)整模型參數(shù)以更好地適應(yīng)具體任務(wù)，但收集人類標(biāo)注數(shù)據(jù)昂貴且耗時(shí)，而傳統(tǒng)評(píng)估指標(biāo)如困惑度也無法準(zhǔn)確反映用戶體驗(yàn)。

　　為解決數(shù)據(jù)問題，采用了一種合成數(shù)據(jù)生成方法，即使用GPT-4通過鏈?zhǔn)矫芏?CoD)提示逐步改進(jìn)其生成的摘要。然后，使用LangSmith平臺(tái)收集這些改進(jìn)后的摘要作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)，微調(diào)ChatGPT。

　　在評(píng)估方面，文章認(rèn)為傳統(tǒng)的BLEU和ROUGE指標(biāo)往往不能準(zhǔn)確捕捉現(xiàn)代語言模型的細(xì)微差異。相比之下，人工評(píng)估雖可靠但耗時(shí)耗力。最佳方案是開發(fā)自動(dòng)化評(píng)估系統(tǒng)，但也需要人工驗(yàn)證其有效性。研究者已經(jīng)開發(fā)了與真人高度一致的自動(dòng)化評(píng)估鏈ScoreStringEvalChain和PairwiseStringEvalChain。

　　說明:經(jīng)過微調(diào)的 ChatGPT 超越了 GPT-4零樣本，并接近帶有 CoD 的 GPT-4

　　說明:經(jīng)過微調(diào)的 ChatGPT 比 GPT-4零樣本快11倍以上，比帶 CoD 的 GPT-4快33倍

　　經(jīng)過微調(diào)的 ChatGPT 比 GPT-4零樣本便宜63%，比帶 CoD 的 GPT-4便宜84%

　　結(jié)果顯示，相比GPT-4零樣本，微調(diào)后的ChatGPT在新聞?wù)�要任�?wù)上的表現(xiàn)優(yōu)于前者，幾乎達(dá)到GPT-4鏈?zhǔn)教崾镜乃�平，但其速度提�?1倍，成本降低63%。與零樣本GPT-4相比，微調(diào)ChatGPT在雙樣本評(píng)估中獲勝率達(dá)96%。

　　分析稱，合成數(shù)據(jù)微調(diào)展現(xiàn)了增強(qiáng)語言模型能力的巨大潛力。LangChain提供了創(chuàng)建復(fù)雜鏈條和遷移到小模型的完美工具。自動(dòng)化評(píng)估為快速可靠地評(píng)估實(shí)際表現(xiàn)提供了有效手段。這為新一代AI應(yīng)用大規(guī)模部署提供了路徑。