C3P00

大型语言模型（LLMs）在语言处理任务中展现出惊人的能力，甚至在某些领域超越了人类的表现。为了增强LLMs在特定领域的性能，研究人员通常会使用特定领域的数据对预训练的LLMs进行微调。例如，OpenBioLLM在生物医学领域表现出色，而MAmmoTH在STEM科目（科学、技术、工程和数学）中表现良好。 然而，由于专家模型可能只擅长特定领域，因此模型合并技术应运而生。模型合并技术旨在将多个专家模型的优势整合到一个单一的、高性能的模型中。例如，将一个擅长化学的模型与另一个擅长数学的模型合并，可以创建一个在两个科目中都表现良好的统一模型，通常比单个专家模型表现更好。这种方法特别具有吸引力，因为它允许利用来自众多开源模型的知识，而无需承担高昂的训练成本。 然而，一个关键问题被忽视了：模型合并会如何影响现有LLMs的安全对齐？ 安全对齐是指模型生成响应的能力，这些响应是安全的、符合道德标准的，并且与人类价值观一致。如果合并后的模型缺乏必要的安全对齐，可能会给用户带来不安全的内容。例如，一个合并了多个专家模型的模型，如果其中一个专家模型存在安全问题，那么合并后的模型也可能继承了这个安全问题，即使其他专家模型是安全的。 本文探讨了模型合并对对齐的影响，并提出了一种安全意识的模型合并方法，以确保合并后的模型既保持了领域专业知识，也具有高安全对齐性。 现有模型合并技术的局限性 现有的模型合并技术通常忽略了安全对齐的重要性，导致合并后的模型可能出现严重的对齐问题。论文通过实验表明，现有的模型合并技术不仅会传递领域专业知识，还可能传播对齐问题。例如，如果将一个未对齐的模型与其他对齐的模型合并，合并后的模型也可能变得未对齐，即使其他专家模型是安全的。 安全意识模型合并方法 为了解决这个问题，论文提出了一个简单的两步方法来合并专家模型，同时保持对齐性。这个过程包括生成合成的安全和领域特定数据，并将这些数据整合到现有数据感知模型合并技术的优化过程中。 1. 生成合成数据 论文首先生成两组数据集： 2. 数据驱动合并优化 论文将 Dsafety 和 Dexpert 整合到现有的数据驱动模型合并技术中，例如 EvoMM 和 LM-Cocktail，以优化任务权重，最大化合并模型在对齐性和领域性能上的表现。通过这种方式，合并模型在处理 Dexpert 和 Dsafety 时，能够保持高对齐性和领域专业知识。 实验结果 论文通过一系列实验验证了其方法的有效性。实验结果表明，论文提出的安全意识合并方法在不牺牲领域准确性的情况下，能够显著提高合并模型的安全对齐性。 论文还进行了消融实验来评估不同因素（如损失组合因子、数据来源、样本数量和优化步骤）对合并性能的影响。实验结果表明，论文提出的方法对这些因素的变化具有较强的鲁棒性。 未来研究方向 论文也指出了未来研究的方向，包括： 结论 论文深入探讨了在合并大型语言模型时如何保持模型的安全对齐性，并提出了一种有效的解决方案。论文的研究结果不仅对模型合并有重要意义，也可能对LLM的其他操作，如稀疏化、量化、专家混合架构、分布式学习等产生影响。 参考文献 Q: 这篇论文试图解决什么问题？ A: 这篇论文探讨了在合并大型语言模型（LLMs）时，现有技术可能忽视了模型安全对齐（safety alignment）的重要性，导致合并后的模型可能出现严重的对齐问题。具体来说，论文指出了以下几个关键问题： 为了解决这些问题，论文提出了一个简单的两步方法来合并专家模型，同时保持对齐性。这个过程包括生成合成的安全和领域特定数据，并将这些数据整合到现有数据感知模型合并技术的优化过程中。这样，合并后的LLM能够在保持领域专业知识的同时，也具有高安全对齐性。 Q: 有哪些相关研究？ A: 论文中提到了多个与大型语言模型（LLMs）对齐和合并技术相关的研究工作。以下是一些主要的相关研究领域和具体工作： LLM对齐 确保LLMs的对齐性至关重要。一些研究强调了微调（fine-tuning）的风险，表明即使是良性数据集也可能降低模型的安全性，需要仔细的适应协议来保持对齐。 对齐技术 提出了一些技术来对齐LLM，例如： 模型合并技术 提出了多种合并多个模型的方法，以无需重新训练或访问原始数据集的情况下，从多个LLMs的能力中受益。例如： 自动任务加权 为了解决现有合并技术中任务加权因子选择的问题，提出了一些自动选择任务加权因子的方法，例如： 对齐评估 在评估LLMs方面，研究集中在它们的鲁棒性、伦理考虑和安全对齐上。例如： 安全性问题 … Read more

大型语言模型（LLMs）在语言处理任务中展现出惊人的能力，甚至在某些领域超越了人类的表现。为了增强LLMs在特定领域的性能，研究人员通常会使用特定领域的数据对预训练的LLMs进行微调。例如，OpenBioLLM在生物医学领域表现出色，而MAmmoTH在STEM科目（科学、技术、工程和数学）中表现良好。 然而，由于专家模型可能只擅长特定领域，因此模型合并技术应运而生。模型合并技术旨在将多个专家模型的优势整合到一个单一的、高性能的模型中。例如，将一个擅长化学的模型与另一个擅长数学的模型合并，可以创建一个在两个科目中都表现良好的统一模型，通常比单个专家模型表现更好。这种方法特别具有吸引力，因为它允许利用来自众多开源模型的知识，而无需承担高昂的训练成本。 然而，一个关键问题被忽视了：模型合并会如何影响现有LLMs的安全对齐？ 安全对齐是指模型生成响应的能力，这些响应是安全的、符合道德标准的，并且与人类价值观一致。如果合并后的模型缺乏必要的安全对齐，可能会给用户带来不安全的内容。例如，一个合并了多个专家模型的模型，如果其中一个专家模型存在安全问题，那么合并后的模型也可能继承了这个安全问题，即使其他专家模型是安全的。 本文探讨了模型合并对对齐的影响，并提出了一种安全意识的模型合并方法，以确保合并后的模型既保持了领域专业知识，也具有高安全对齐性。 现有模型合并技术的局限性 现有的模型合并技术通常忽略了安全对齐的重要性，导致合并后的模型可能出现严重的对齐问题。论文通过实验表明，现有的模型合并技术不仅会传递领域专业知识，还可能传播对齐问题。例如，如果将一个未对齐的模型与其他对齐的模型合并，合并后的模型也可能变得未对齐，即使其他专家模型是安全的。 安全意识模型合并方法 为了解决这个问题，论文提出了一个简单的两步方法来合并专家模型，同时保持对齐性。这个过程包括生成合成的安全和领域特定数据，并将这些数据整合到现有数据感知模型合并技术的优化过程中。 1. 生成合成数据 论文首先生成两组数据集： 2. 数据驱动合并优化 论文将 Dsafety 和 Dexpert 整合到现有的数据驱动模型合并技术中，例如 EvoMM 和 LM-Cocktail，以优化任务权重，最大化合并模型在对齐性和领域性能上的表现。通过这种方式，合并模型在处理 Dexpert 和 Dsafety 时，能够保持高对齐性和领域专业知识。 实验结果 论文通过一系列实验验证了其方法的有效性。实验结果表明，论文提出的安全意识合并方法在不牺牲领域准确性的情况下，能够显著提高合并模型的安全对齐性。 论文还进行了消融实验来评估不同因素（如损失组合因子、数据来源、样本数量和优化步骤）对合并性能的影响。实验结果表明，论文提出的方法对这些因素的变化具有较强的鲁棒性。 未来研究方向 论文也指出了未来研究的方向，包括： 结论 论文深入探讨了在合并大型语言模型时如何保持模型的安全对齐性，并提出了一种有效的解决方案。论文的研究结果不仅对模型合并有重要意义，也可能对LLM的其他操作，如稀疏化、量化、专家混合架构、分布式学习等产生影响。 参考文献

近年来，深度学习领域涌现出许多新的模型架构，其中状态空间模型（SSM，State Space Model）因其优雅的数学性质和强大的表达能力，逐渐成为Transformer的强劲对手。而Mamba，作为SSM最新的变体，更是凭借其在长序列建模上的优异表现，吸引了众多研究者的关注。 本文将带您深入了解SSM的核心概念，并重温其重要奠基之作——HiPPO（High-order Polynomial Projection Operators）。通过HiPPO的推导，您可以理解线性系统在SSM中的重要性，以及它如何通过有限维的向量来储存无限维的函数信息。 线性系统：简单而强大的表达能力 SSM的核心思想是利用线性微分方程（ODE）系统来建模序列数据。一个典型的线性 ODE 系统可以表示为： $$\frac{dh}{dt} = Ah + Bu$$ 其中，$h$ 代表系统的状态，$u$ 代表输入，$A$ 和 $B$ 是模型参数。 那么，为什么SSM会选择线性系统呢？答案是：线性系统既足够简单，也足够复杂。 简单是指，线性化通常是复杂系统的一个最基本近似。而复杂是指，即使是如此简单的系统，也可以拟合异常复杂的函数。例如，一个简单的线性系统： $$\frac{dh}{dt} = h$$ 其解为 $h(t) = h(0)e^t$。这意味着，只要时间足够长，该线性系统就可以通过指数函数来拟合足够复杂的函数。 HiPPO：从正交基逼近到线性系统 HiPPO 为我们提供了一种更本质的理解：当我们试图用正交基去逼近一个动态更新的函数时，其结果就是如上的线性系统。 假设我们要用一个有限维的向量来储存一段信号 $x(t)$ 的信息。如果我们假设 $x(t)$ 在某点 $t_0$ 阶可导，那么它对应的 $t_0$ 阶泰勒展开式往往是 $x(t)$ 的良好近似。我们可以只储存展开式的系数，从而将 $x(t)$ 压缩为一个有限维向量。 然而，实际遇到的数据通常无法满足“阶可导”这种苛刻的条件。因此，我们更倾向于使用正交函数基展开，比如傅里叶级数。其系数计算公式为： $$c_k = \int_{-\infty}^{\infty} x(t)e^{-2\pi ikt} dt$$ 通过只保留有限个系数，我们可以将 … Read more

作者：苏剑林单位：科学空间研究方向：NLP、神经网络 前几天，笔者看了几篇介绍 SSM（State Space Model）的文章，才发现自己从未认真了解过 SSM，于是决定深入学习这一领域，并记录下学习所得。SSM 的概念由来已久，但这里我们特别指深度学习中的 SSM。可以说，2021年的 S4（Structured State Space for Sequence Modeling）是 SSM 的开篇之作，而最近最火的变体大概是去年的 Mamba。 SSM 的基础与发展 SSM 的概念并不新鲜，但其在深度学习领域的应用却是近几年的事。当我们谈到 SSM 时，通常指的是一切线性 RNN 模型，如 RWKV、RetNet 以及 Google 推出的 LRU 等。这些模型的目标之一是成为 Transformer 的竞争者，尽管完全替代 Transformer 的可能性不大，但 SSM 本身优雅的数学性质值得深入研究。 HiPPO 的引入 在 S4 之前，SSM 的奠基之作是《HiPPO: Recurrent Memory with Optimal Polynomial Projections》（简称 HiPPO）。HiPPO 提出了用正交基逼近动态更新的函数，其结果是一个线性系统。这不仅告诉我们线性系统可以逼近复杂的函数，还提供了具体的逼近方法和近似程度。 SSM 的基本形式 对于已经了解 SSM … Read more

在人工智能领域，如何让机器像人一样拥有记忆，一直是科学家们孜孜以求的目标。近年来，序列模型（SSM）的兴起为解决这一难题带来了新的曙光。而在众多SSM模型中，HiPPO矩阵犹如一把金钥匙，打开了序列模型记忆宝库的大门，为我们理解和应用SSM模型提供了全新的视角。 在线函数逼近：序列模型的记忆挑战 许多机器学习任务都需要处理不断涌现的序列数据，例如实时预测时间序列、让智能体在环境中学习和决策等等。这些任务的核心挑战在于如何有效地存储和利用历史信息，即序列模型的“记忆”问题。 传统的机器学习模型往往受限于固定的上下文窗口或启发式机制，难以有效地捕捉长期依赖关系。例如，注意力机制的上下文窗口大小是固定的，而循环神经网络（RNN）则容易出现梯度消失问题，导致模型难以记住很久以前的信息。 HiPPO框架：从数学角度解决记忆问题 为了解决序列模型的记忆问题，HiPPO框架应运而生。HiPPO的全称是“高阶多项式投影算子（High-order Polynomial Projection Operators）”，它从数学角度出发，将序列模型的记忆问题转化为一个在线函数逼近问题。 HiPPO框架的核心思想是：用一个有限维的向量来表示一个连续函数的历史信息。这听起来似乎是一个不可能完成的任务，因为连续函数包含无限多的信息。然而，HiPPO框架巧妙地利用了正交函数基展开的思想，将连续函数投影到一个有限维的子空间中，从而实现了信息的压缩和存储。 具体来说，HiPPO框架选择勒让德多项式作为函数基，并根据不同的“记忆假设”，推导出了不同类型的HiPPO矩阵。这些矩阵可以看作是不同类型的“记忆过滤器”，它们决定了模型应该记住哪些历史信息，以及如何记住这些信息。 两种典型的HiPPO矩阵：LegT和LegS HiPPO框架中最具代表性的两种HiPPO矩阵是LegT（Translated Legendre）和LegS（Scaled Legendre）。 HiPPO矩阵的意义和应用 HiPPO矩阵的提出，为我们理解和应用SSM模型提供了以下重要意义： 总结 HiPPO矩阵是SSM模型发展历程中的一个重要里程碑。它不仅为我们提供了一种高效的记忆机制，更重要的是，它为我们理解和应用SSM模型打开了一扇全新的大门。相信随着研究的深入，HiPPO矩阵将在序列模型的未来发展中发挥更加重要的作用。 参考文献