RLHF对代码能力的灾难性遗忘：一场算法手术后的并发症 各位好，今天我们来聊一个让我个人非常焦虑的问题：RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback) 在提升大语言模型 (LLM) 对齐的同时，可能导致其代码能力的灾难性遗忘。 这不是一个危言耸听的标题，而是我们在实际项目中观察到的，并且越来越重视的现象。 什么是“对齐”？为什么要对齐？ 在深入探讨遗忘问题之前，我们需要先明确“对齐”的含义。简单来说，对齐是指让LLM的行为更符合人类的意图和价值观。 传统的预训练目标，比如预测下一个词，并不能保证模型输出的内容对人类有用、安全、无害。 举个例子，一个预训练的LLM可能生成充满偏见、歧视或者有害信息的文本。即使它在语法和流畅度上无可挑剔，这样的模型仍然是不可用的。 RLHF通过让人类标注者对模型的输出进行排序、打分或者直接进行修改，然后利用这些反馈信号来训练一个奖励模型 (Reward Model)。这个奖励模型的目标是预测人类对不同输出的偏好。最后，我们使用强化学习算法 (通常是PPO)，让LLM生成能够最大化奖励模型预测分数的文本。 …
大模型遗忘（Machine Unlearning）：利用梯度上升消除特定知识时的灾难性遗忘风险
大模型遗忘：梯度上升消除特定知识与灾难性遗忘风险 大家好，今天我们来深入探讨一个在大模型领域日益重要的课题：大模型遗忘（Machine Unlearning），特别是利用梯度上升消除特定知识时面临的灾难性遗忘风险。 随着大模型的广泛应用，用户对数据隐私和模型合规性的要求也越来越高。当模型中包含了不希望保留的敏感信息或违反法律法规的内容时，我们需要一种方法来“遗忘”这些信息，而不会对模型的整体性能造成过大的影响。 1. 大模型遗忘的必要性与挑战 1.1 必要性 数据隐私保护: 用户有权要求删除或修改其个人数据，这要求模型能够遗忘包含这些数据训练出的知识。 模型合规性: 模型可能因为训练数据中的偏差或错误而产生不公平的预测结果。遗忘机制可以用于消除这些偏差，使模型更加公正。 知识产权保护: 模型可能包含受版权保护的内容。遗忘机制可以用于移除这些内容，避免侵权风险。 模型修复: 模型可能学习到错误的或过时的信息。遗忘机制可以用于纠正这些错误，提升模型的准确性。 1.2 挑战 灾难性遗忘 (Catastrophic Forgetting): 修改模型以遗忘特定知识可能会导致模型忘记其他重要的知 …
智能体记忆压缩：从长期交互历史中提取关键事实的摘要与遗忘机制
智能体记忆压缩：从长期交互历史中提取关键事实的摘要与遗忘机制 各位同学，大家好！今天我们来探讨一个在智能体设计中至关重要但又充满挑战的课题：智能体记忆压缩，重点关注从长期交互历史中提取关键事实的摘要以及遗忘机制的设计。 1. 智能体记忆的重要性与局限性 智能体，尤其是那些需要在复杂环境中长期运行的智能体，需要记忆来理解环境状态、学习经验、进行规划和预测。没有记忆，智能体就只能依赖于即时输入，无法进行上下文推理，更无法从过去的错误中吸取教训。 然而，仅仅拥有记忆是不够的。长期交互会产生大量的历史数据，全部存储下来既不经济，也不高效。过多的信息会导致以下问题： 搜索效率低下： 在海量数据中找到相关信息需要花费大量时间，影响智能体的响应速度。 计算成本增加： 处理大量数据需要更多的计算资源，降低智能体的运行效率。 信息冗余与噪声： 长期交互历史中可能包含大量冗余和不相关的信息，干扰智能体的判断。 灾难性遗忘 (Catastrophic Forgetting)： 在持续学习过程中，新知识可能会覆盖旧知识，导致智能体忘记过去学到的重要信息。 因此，智能体需要一种机制来压缩记忆，提取关键信息，并丢 …
大模型遗忘（Machine Unlearning）：如何在不重新训练的情况下消除特定知识或有害行为
大模型遗忘 (Machine Unlearning): 在不重新训练的情况下消除特定知识或有害行为 各位同学，大家好。今天我们来聊聊一个在大模型时代越来越重要的话题：大模型遗忘，也称为Machine Unlearning。随着大型语言模型（LLMs）在各行各业的广泛应用，如何有效地管理和控制模型学习到的知识变得至关重要。特别是当模型包含不准确、过时、敏感或有害的信息时，我们需要一种方法来消除这些不需要的知识，而无需从头开始重新训练整个模型。这就是Machine Unlearning要解决的问题。 为什么需要Machine Unlearning? 传统的机器学习模型，一旦训练完成，其行为就被固定下来。如果需要修正模型中的错误或消除不必要的信息，最直接的方法就是重新收集数据并重新训练模型。然而，对于动辄拥有数千亿甚至万亿参数的大模型来说，重新训练的成本是极其高昂的，无论是时间成本还是计算资源成本。 以下是一些Machine Unlearning的重要应用场景： 数据隐私: 在用户要求删除其个人数据后，需要从模型中消除与该用户相关的信息，以满足数据隐私法规的要求，例如GDPR（通用数据保护条 …