摘要

本文探讨了大型语言模型（LLM）在微调过程中的学习动态，通过分析训练示例如何影响模型对其他示例的预测，提供了一种理解深度学习系统行为的强大工具。研究重点是LLM在微调期间的学习动态，通过分解每一步的影响和累积影响，为指令调整和偏好调整等流行算法的训练提供了统一的解释框架。此外，分析不仅解释了这些方法的益处来源，还启发了一种简单有效的方法来进一步提高模型的对齐性能。

原理

本文通过分解LLM微调过程中的每一步学习动态，提出了一个统一的框架来解释不同微调算法的行为。具体来说，该框架通过分析模型参数更新（由梯度下降驱动）如何影响模型对不同输入的预测，揭示了模型学习过程中的关键动态。这种分解不仅适用于监督微调（SFT），还包括直接偏好优化（DPO）等偏好调整方法。通过这种分析，研究者能够解释模型在训练过程中的一些有趣且反直觉的现象，例如“重复者”现象和幻觉问题。

流程

研究首先定义了LLM微调的学习动态，然后通过实验验证了这些动态在实际模型中的表现。例如，在MNIST数据集上的实验展示了模型如何通过更新一个训练示例来影响对其他示例的预测。进一步地，研究在更大的模型和更复杂的任务上验证了这些动态，如在Antropic-HH数据集上的SFT和DPO过程。通过这些实验，研究展示了模型如何逐步学习区分不同的响应，并且在偏好调整阶段如何通过负梯度影响模型的预测分布。

应用

本文提出的学习动态分析框架不仅有助于理解现有LLM微调算法的行为，还可能启发新的算法设计。例如，通过理解模型在微调过程中的行为，研究者可以设计更有效的数据集和训练策略，以提高模型的性能和对齐度。此外，这种分析方法还可以应用于其他类型的模型和任务，为深度学习的广泛应用提供理论支持。