降本提效！阿里提出大模型集成新方法

随着对大型语言模型（LLM）研究的不断深入，越来越多的工作不再局限于模型本身的性能提升，而是更加关注如何在任务中实现更高效、可靠的性能。即使是通用型的离线 LLM，也在各种领域和任务中具有不同的专业知识，因此，将多个 LLM 集成在一起，能够实现更为一致的性能提升。然而，尽管大多数 LLM 集成方法可以提高性能，但主要都是对模型输出进行奖励排名，这导致了大量计算开销。

来自阿里的研究团队近期提出了一个集成 LLM 的降本增效新方法，具体来说，通过一种奖励引导的路径决策方法 ZOOTER，只需对在特定任务上表现最优越的模型进行推理，而非对所有模型都生成输出，如图 1 所示。为实现这一目标，引入了一个相对较小的路径决策组件，用于确定哪个模型在处理特定任务时具有最专业的知识。这样一来，整个集成的推理成本大幅降低，从而提高了计算效率。

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▲图1 LLM 集成的示例

论文题目:
Routing to the Expert: Efficient Reward-guided Ensemble of Large Language Models

论文链接:
https://arxiv.org/abs/2311.08692

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背景知识

在先前的研究中，LLM 集成的一个挑战就是海量参数带来的计算效率问题，本文所提出的方法在模型推理之前，能够通过训练提问集上的奖励信号（即模型在特定任务或领域上的专业知识），对模型进行训练。这样，模型在推理阶段就能够直接利用先前获得的专业知识，从而避免在每次推理中都需要生成大量输出的非必要开销。

奖励模型排名

奖励模型源于强化学习中的奖励函数，可以依据当前的状态得到一个分数，来说明该状态产生多少价值。LLM 可以构建奖励模型来对问答对作出得分评价。在 LLM 微调中的奖励模型是对输入的提问和回答计算出一个分数。输入的回答与提问匹配度越高，则奖励模型输出的分数也就越高。

奖励模型排名（Reward Model Ranking, RMR）是一种用于 LLM 集成的方法，其目的是利用不同模型的输出，通过奖励模型的反馈来确定最适合特定任务的模型。在这里，奖励模型被用来对模型的生成结果进行评估和排名，以确定哪个模型在特定任务或领域中表现最好。通过找到一个奖励函数 来估计真实偏好 ，以便为每个提问找到最佳模型。

提问路由

提问路由的目标是找到一个路由函数 ，对于提问集 中的每个 ，该函数能够确定最适合处理该提问的模型 。如果不同的 LLM 在不同领域和任务中具有专业知识，路由函数将能够预测提问属于 LLM 专业知识的概率。与现有的 RMR 方法相比，提问路由函数缓解了计算效率问题。路由函数通过分析每个提问的属性，尝试为其分配最适合的特定领域或任务的模型，从而在整个集成过程中提高效率。

ZOOTER 方法

ZOOTER 通过学习奖励模型排名，从而解释每个模型的潜在专业知识。如图 2 所示，ZOOTER 首先对包含多种提问的训练集进行推断，以生成每个候选 LLM 的回复。接着，通过现有的奖励模型对这些回复进行单一数值的奖励，如图 2 中的蓝色虚线所示。为了进行平滑和去噪，奖励首先通过基于标签的先验进行增强。然后，标准化的奖励分布被用作在路由函数的知识蒸馏训练中的监督，如图 2 中的绿色虚线所示。在推断过程中，路由函数对输入提问进行分类，并将其分配到在该提问上具有最强专业知识潜力的 LLM。最终，由该 LLM 生成专业的回复。

▲图2 ZOOTER 的概述

奖励蒸馏

为了估计每个模型的专业知识并训练路由函数，我们需要在一个多样化的训练集 上应用奖励偏好排名。首先在每个提问 上推断所有候选模型，然后通过一个现成的奖励模型为每个提问和模型分配奖励：

然后，通过知识蒸馏使用 KL 散度作为损失函数，在训练集上训练路由器函数 ：

此蒸馏过程有助于 ZOOTER 学习每个模型的潜在专业知识。

基于标签（Tag）的标签（Label）增强

作者还指出，语言奖励模型提供的奖励具有不确定性，可能引入噪音。

在这里，标签是指对提问的一种附加信息或标注，可以帮助更精确地指导模型在特定任务或领域的表现。通过引入与提问相关的标签信息，尤其是在奖励不确定性的情况下，提高奖励模型的鲁棒性和性能。

具体来说，该方法使用本地标签器对每个提问进行标记来生成标签集。然后，将具有相同标签的提问上的奖励进行聚合，生成 “tag-wise 奖励”。最后，通过线性组合将 tag-wise 奖励与原始奖励结合，用于在路由函数的训练中，以更有效地挖掘潜在的模型专业知识。

实验

综合比较

▲表1 ZOOTER 和奖励模型排名的主要结果

在表 1 中，作者展示了 ZOOTER 和奖励模型排名的主要实验结果，主要包括跨四组基准的六个候选路由的性能。ZOOTER 在平均水平上表现优越，超越了最佳单一模型，甚至在与奖励模型排名集成相比也取得了更好的性能，并且其计算开销明显较小。

LLM 存在互补的潜力：实验结果有力地支持了奖励模型之间存在互补潜力的观点，同时也验证了 ZOOTER 通过使用现成奖励模型进行路由函数训练，可实现更为有效的模型集成。然而，需要注意的是，RMR 方法在 MMLU、GSM8K 和 HumanEval 等基准上的失败，对于知识、数学和编程问题的精确判断仍然具有挑战性。

奖励模型不确定性如何影响 ZOOTER 的训练

作者注意到奖励模型可能存在不确定性，由于使用奖励模型分数作为标准来训练路由函数，这种不确定性会引入噪音。因此通过计算在 MT-Bench 中每个提问在 QwenRM 中所有候选 LLM 的奖励熵来展示了这种不确定性的存在，如图 3 所示，图中显示了奖励熵较低的样本倾向于具有较高的 MT-Bench 得分。作者将这一结果解释为较高的奖励熵表示奖励中的不确定性更大。由此引入了标签增强，以利用基于标签的先验来调整奖励熵。

▲图3 奖励熵与 MT-bench 上奖励偏好排名得分之间的分析

在标签增强中有一个超参数 ，代表了样本级奖励和标签级奖励之间的权衡。如表 2 所示，我们发现当 等于 0.3 时，ZOOTER 性能最佳，这证明了样本级和标签级奖励的组合对奖励蒸馏是有益的。消融实验进一步显示了基于标签的标签增强的必要性。

▲表2 在所有基准上使用不同 值的标签增强的平均任务率（MTR）

总结

本文通过实验证明了，所提出的 ZOOTER 方法在平均水平上超越了最佳单一模型，甚至可以胜过通过奖励模型排名集成的模型，并且有着明显较小的计算开销。在如今追求高效、节能的时代，本文的方法为我们开辟了一个新的探索方向，探讨如何更有效地集成 LLM，为解决高计算开销问题提供了一种创新性的解决方案。