> | Resource | Info |
> | :---        |:--- |
> | Paper       | http://arxiv.org/abs/2406.04093 |
> | Code & Data | https://github.com/openai/sparse_autoencoder |
> | Public      | arXiv |
> | Date        | 2024.09.04 |


# Summary Overview

Openai 关于 SAE 的一篇工作。提出了 TopK SAE。Sparse autoencoder (SAE) 提供了一种具有前景的无监督方法，通过从神经网络层中重建激活来提取具有可解释性特征。同时还介绍了一些新指标来评估特征质量。

# Main Content

**三个问题：**
- whether certain hypothesized features were recovered
- whether downstream effects are sparse
- whether features can be explained with both high precision and recall

## Methods:

**Setup**

Wec choose a layer near the end of the network, which should contain many features without being specialized for next-token predictions.

Evaluation: sparsity $L_0$, reconstruction meansquared error (MSE)

**Baseline: ReLU autoencoder**

$$\begin{aligned}&z=\text{ReLU}(W_\text{enc}(x-b_\text{pre})+b_\text{enc})\\&\hat{x}=W_\text{dec}z+b_\text{pre}\end{aligned}$$

The training loss is defined by $\mathcal{L}=\left|\left|x-\hat{x}\right|\right|^2_2+\lambda\left|\left|z\right|\right|_1$, where $\left|\left|x-\hat{x}\right|\right|_2^2$ is reconstruction MSE. $$\left|\left|z\right|\right|_1$$ is an $L_1$ penalty promoting sparsity in latent activations $z$, and $\lambda$ is a hyperarameter that need to be tuned.

**TopK activation function**

Using an activation function (TopK) that only keeps the $k$ largest latents, zeroning the rest.

$$z=\mathrm{TopK}(W_{\mathrm{enc}}(x-b_{\mathrm{pre}}))$$

The training loss is simply $\mathcal{L}=\left|\left|x-\hat{x}\right|\right|_2^2$. No penalty anymore!

Using $k$-sparse autoencoder has a number of benefits:
- In remove the need for the $L_1$ penalty. $L_1$ is an imperfect approximation of $L_0$, and it introduces a bias of shrinking all positive activations towward zero.
- It enables setting the $L_0$ directly, as opposed to tuning an $L_1$ coefficient $\lambda$, enabling simpler model comparison and rapid iteration. It can also be used in combination with arbitrary activation functions
- It empirically outperforms baseline ReLU autoencoders on the sparsity-reconstruction frontier, and this gap increases with scale.
- It increases monosemanticity of random activating examples by effectively clamping small activations to zero.

![image.png](/static/img/8ed27dd1baf6f6a2285912ad81c635e3.image.png)

**Preventing dead latents**

We find two important ingredients for preventing dead latents:
- intialize the encoder to the transpose of the decoder
- use an auxiliary loss that models reconstruction errorusing the top-$k_\mathrm{aux}$ dead latents.

Using thesetechniques, even in our largest (16 million latent autoencoder only 7% of latents are dead).

![image.png](/static/img/d082ba25e8413c644daddfb4b1128860.image.png)

![image.png](/static/img/23a013600b6d3fc4637ad76b3ad81751.image.png)

## Evaluation

**Following metrics**:

- **Downstream loss:** How good is the language model loss if the residual stream latent is replaced with the autoencoder reconstruction of that latent?
- **Probe loss:** Do autoencoders recover features that we believe they might have?
- **Explainability:** Are there simple explanations that are both necessary and sufficient for the activation of the autoencoder latent?
- **Ablation sparsity:** Does ablating individual latents have a sparse effect on downstream logits?

**Finding simple explaination for features**

Neuron to Graph (N2G), a substantially less expressive but much cheaper method that outputs explanations in the form of collections of n-grams with wildcards.

![image.png](/static/img/3bfc26a1a2793b560713e06f973715c9.image.png)

![image.png](/static/img/476d4a9163a3b3f169b37abc7cd8e94d.image.png)

![image.png](/static/img/42480bc7ab3a835f220ed7cc9056c4b0.image.png)

## Limitations and Future Directions

- TopK forces every token to use exactly $k$ latents, which is likely suboptimal. Ideally we would constrain $\mathbb{E}\left[L_0\right]$ rather than $L_0$.
- The optimization can likely be greatly improved, for example with learning rate scheduling, better optimizers, and better aux losses for preventing dead latents.
- Much more could be done to understand what metrics best track relevance to downstream applications, and to study those applications themselves. Applications include: finding vectors for steering behavior, doing anomaly detection, identifying circuits, and more.
- We're excited about work in the direction of combining MoE and autoencoders, which would substantially improve the asymptotic cost of autoencoder training, and enable much larger autoencoders.
- A large fraction of the random activations of features we find, especially in GPT-4, are not yet adequately monosemantic. We believe that with improved techniques and greater scale this is potentially surmountable.
- Our probe based metric is quite noisy, which could be improved by having a greater breadth of tasks and higher quality tasks.
- While we use N2G for its computational efficiency, it is not only able to capture very simple patterns. We believe there is a lot of room for improvement in terms of more expressive explanation methods that are also cheap enough to simulate to estimate explanation precision.
- A context length of 64 tokens is potentially too few tokens to exhibit the most interesting behaviors of GPT-4.

## Related Work

Malllat 和 Zhang 引入了在超完整字典上的稀疏编码。Olshausen 和 Field 通过无监督的方法从数据中学习字典改善了此方法。这种方法在图像处理中影响极大。之后 Hinton 和 Salakhutdinov 提出了自动编码器结构以降低维度。结合这些概念，人们开发了 SAE 以训练具有稀疏先验的自动编码器，例如使用$L_1$惩罚来提取稀疏特征。Makhzani 和 Frey 通过引入 K-Sparse autoencoder，使用 TopK 激活功能而不是 $L_1$惩罚 来完善这一概念。 Makelov 等人使用度量标准来自动评估编码器，该指标可以测量从先前发现的回路中恢复特征。

最近，将 SAE 用于语言模型，并且有多种 SAE 在开源的小模型上进行训练。Mark 等人发现SAE 可以从语言模型中发现回路。Wright 和 Sharkey 指出 SAE 会受到 $L_1$惩罚激活缩小。Taggart 和 Rajamanoharan 建议使用不同的激活来解决 SAE 中的激活收缩问题。Braun 等人建议在下游 KL 上训练 SAE，而不是重建 MSE。

Kaplan 等人研究了语言模型的缩放定律，这些定律发掘了损失如何随各种超参数而变化。Clark 等人使用双线性你和探索与稀疏有关的缩放定律。Lindsey 等人研究了专门针对自动编码器的缩放定律，将损失定义为重建和稀疏性的特定平衡（而不是简单地重建）。


# 🤖ChatGPT

:::info{title="ChapGPT"}

### 1. 论文的创新之处与独特性：

这篇论文提出并系统评估了稀疏自动编码器在处理大型语言模型激活数据中的应用，特别是在GPT-4的残差流中。这项工作具有几个创新之处：
- **使用k-稀疏自动编码器**：论文采用了k-稀疏自动编码器，这种方法通过限制活跃的潜在变量数量直接控制稀疏性，简化了超参数调优，显著提高了稀疏性和重构精度之间的平衡。
- **解决了死神经元问题**：通过引入初始化和辅助损失，显著减少了在大规模训练中出现的死神经元问题，使得在极大规模的稀疏自动编码器中（如16百万潜在变量的模型）依然能够保持高效的训练。
- **提出了新的评价指标**：为评估稀疏自动编码器的特征质量，论文引入了一系列新的评价指标，包括对假设特征的恢复、激活模式的可解释性和下游影响的稀疏性，推进了对模型可解释性和特征解读的研究。
- **稀疏自动编码器的扩展性**：论文展示了稀疏自动编码器在极大规模条件下的扩展性，成功在GPT-4的40亿个token上训练了具有16百万潜在变量的自动编码器。

这些创新不仅在稀疏性和可解释性方面进行了探索，还推动了稀疏自动编码器的规模扩展能力研究。

### 2. 论文中存在的问题及改进建议：

虽然论文具有许多创新点，但仍有一些问题值得改进：
- **稀疏性的固定限制**：使用TopK方法时，每个token的稀疏性L0是固定的，这可能导致在某些情况下的表达能力不足。改进建议是引入更加灵活的稀疏性约束，例如平均稀疏性约束（E[L0]），允许在特定情况下动态调整稀疏性。
- **优化过程的改进空间**：论文提到优化过程（如学习率调度和更好的优化器）可以显著改善性能。建议未来的工作中探索自适应优化器（如RMSProp或AdamW）以及多步学习率衰减方案，提升收敛速度和性能。
- **更多的特征解释**：虽然引入了N2G（Neuron to Graph）解释方法来捕捉激活的n-gram模式，但其表达能力有限，建议引入更具表现力的特征解释方法，如基于深度生成模型的特征重构或图模型方法，增强解释的精度和通用性。

### 3. 基于论文的内容和研究结果，提出的创新点或研究路径：

1. **自适应稀疏性自动编码器**：探索一种可以动态调整稀疏性L0的自动编码器，允许模型根据输入数据自适应调整稀疏性水平，优化模型在不同复杂度输入下的表现。
2. **多尺度特征表示的稀疏自动编码器**：设计一个基于多尺度特征表示的自动编码器，能够捕捉不同抽象层次的特征，同时保持较高的稀疏性，提升模型对复杂数据的解读能力。
3. **结合稀疏自动编码器的混合专家模型（MoE）**：研究如何将稀疏自动编码器与混合专家模型结合，利用MoE模型的高效计算特性，在提升自动编码器表达能力的同时减少训练和推理时的计算成本。

### 4. 为新的研究路径制定的研究方案：

#### 研究路径1：自适应稀疏性自动编码器
- **研究方法**：设计一种自适应TopK机制，通过引入一种稀疏性控制模块（如基于LSTM或变分推断的方法），使得模型能够根据输入自适应调整每层的稀疏性L0。模型训练过程中，动态调整每个token的激活神经元数量，确保稀疏性与数据复杂度匹配。
- **步骤**：
  1. 设计自适应稀疏性模块，允许模型动态调整稀疏性L0。
  2. 在GPT-2和GPT-4的激活数据上进行实验，比较固定L0和自适应L0的效果。
  3. 评估模型在重构精度、稀疏性控制和下游任务性能上的表现。
- **期望成果**：自适应稀疏性模型在处理复杂输入时，能够表现出更高的灵活性，同时保持稀疏性控制，提升整体模型的表达能力。

#### 研究路径2：多尺度特征表示的稀疏自动编码器
- **研究方法**：设计一种多尺度自动编码器结构，利用不同规模的潜在表示来捕捉不同抽象层次的特征，结合稀疏性约束，使得模型能够以稀疏的方式表示多尺度特征。
- **步骤**：
  1. 设计一种多尺度的稀疏自动编码器架构，每一层潜在空间表示不同尺度的特征。
  2. 在GPT-4激活数据上进行实验，验证模型对不同层次特征的捕捉能力。
  3. 通过下游任务评估模型的泛化能力和可解释性。
- **期望成果**：多尺度稀疏自动编码器可以有效捕捉语言模型中的不同层次特征，提升模型对复杂语言现象的解析能力，并增强可解释性。

#### 研究路径3：结合稀疏自动编码器的混合专家模型（MoE）
- **研究方法**：将稀疏自动编码器与MoE模型结合，利用MoE模型的专家模块选择机制，实现稀疏自动编码器在处理复杂任务时的高效计算，同时减少训练和推理时的计算成本。
- **步骤**：
  1. 设计一个结合稀疏自动编码器和MoE的模型框架，在每个输入token上选择特定的专家模块进行激活。
  2. 在GPT-4数据上验证该框架的性能，重点评估模型的计算效率和下游任务表现。
  3. 对比单一稀疏自动编码器和混合专家模型的性能差异。
- **期望成果**：结合MoE的稀疏自动编码器在处理大规模语言模型数据时能够显著减少计算资源需求，并保持或提升模型的解读能力和下游任务性能。
:::

# Others

[arXiv-2024] Scaling and evaluating sparse autoencoders

# The Llama 3 Herd of Models



# 1 Introduction

**Two main stages:**

1. a pre-training stage in which the model is trained at massive scale using straightforward tasks such as next-word prediction or captioning
2. a post-training stage in which the model is tuned to follow instructions, align with human preferences, and improve specific capabilities (for example, coding and reasoning)

We pre-train Llama 3 on a corpus of about 15T multilingual tokens, compared to 1.8T tokens for Llama 2.

**Post-training procedure**: supervised finetuning (**SFT**), rejection sampling (**RS**) and direct preference optimization (**DPO**).


![image.png](/static/img/c7775a46d5d3073ca90f280502032b53.image.png)

# 2 General Overview

![image.png](/static/img/2970a0dd5e2243584204960738fcf2a2.image.png)

# 3 Pre-Training

**Pre-training involves:**
1. the curation and filtering of a large-scale training corpus
2. the development of a model architecture and corresponding scaling laws for determining model size
3. the development of techniques for efficient pre-training at large scale
4. the development of a pre-training recipe

**Web Data Curation:**
- PII and safety filtering
- De-duplication
    - URL-level de-duplication
    - Document-level de-duplication
    - Line-level de-duplication
- Heuristic filtering
    - Use duplicated n-gram coverage ratio to remove lines that consist of repeated content such as logging or error messages. Those lines could be very long and unique, hence cannot be filtered by line-dedup.
    - Use "dirty word" counting to filter out adult websites that are not covered by domain block lists.
    - Use a token-distribution Kullback-Leibler divergence to filter out documents containing excessive numbers of outliner tokens compared to the training corpus distribution. 

**Determining the Data Mix**
- **Knowledge classification.** We develop a classifier to catagorize the types of information contained in our web data to more effectively determine a data mix. We use this classifier to downsample data categories that are over-represented on the web, for example, arts and entertainiment.
- **Scaling laws for data mix.** To determine the best data mix, we perform scaling law experiments in which we train several small models on a data mix and use that to predict the preformance of a large model on that mix. We repeat this process multiple time for different data mixes to select a new data mix candidate. Subsequently, we train a larger model on this candidate data mix and evaluate the performance of that model on several key benchmarks.
- **Data mix summary.** Our final data mix contains roughly 50% of tokens corresponding to general knowledge, 25% of mathematical and reasoning tokens, 17% code tokens, and 8% multilingual tokens.

![image.png](/static/img/2e845286176ca42ea315d5490a626680.image.png)

**Scaling Laws Issuses**:
1. Existing scaling laws typically predict only next-token prediction loss rather than specific benchmark performance.
2. Scaling laws can be noisy and un reliable because they are developed based on pre-training runs conducted with small compute budgets.
3. **Two-stage methodology**
    - We first establish a correlation between the compute-optimal model's negative log-likelihood on downstream tasks and the training FLOPs.
    - Next, we correlate the negative log-likelihood on downstream tasks with task accuracy, utlizing both the scaling law models and older models trained with higher compute FLOPs. In this step, we specifically leverage the Llama 2 family of models.

![image.png](/static/img/7ef36f51afc1945d40283e53c10565fe.image.png)

To do so, we assume a power-law relation between compute budget, C, and the optimal number of training tokens, $N^*(C)$:

$$
N^*(C)=AC^\alpha
$$

We fit $A$ and $\alpha$ using the data from Figure 2. We find that $(\alpha, A)=(0.53,0.29)$.

Pre-train Llama 3 405B consists of three main stages:
1. initial pre-training
2. long-context pre-training
3. annealing

# 4 Post-Training

![image.png](/static/img/38096c6415d98abeb4f2171b8c976a74.image.png)

The backbone of our post-training strategy is **a reward model** and **a language model**. We first train a reward model on top of the pre-trained checkpoint using human-annotated preference data. We the finetune pre-trained checkpoints with supervised finetuning (SFT), and further align the checkpoints with Direct Preference Optimization (DPO). This process is illustrated in Figure 7. Unless otherwise noted, our modeling procedure applies to Llama 3 405B, and we refer to Llama 3 405B as Llama 3 for simplicity.

We also explored on-policy algorithms such as DPO, but found that DPO required less compute for large-scale models and performed better, especially on instruction following benchmarks like IFEval.

- Masking out formatting tokens in DPO loss
- Regularization with NLL loss

**Preference Data**

![image.png](/static/img/4cc2b9a0d1c29a0127a49b070e95561a.image.png)

We deploy multiple models for annotation after each round and sample two responses from two different models for each user prompt. We ask annotators to rate the strength of their preference by categorizing it into one of four levels, based on how much more they prefer the chosen response over the rejected one: significantly better, better, slightly better, or marginally better. Consenquently, a portion of our preference data has three responses ranked ($\textit{edited}>\textit{chosen}>\textit{rejected}$)

**SFT Data**

![image.png](/static/img/e48b7d4c3e5535cb1dd9b48080a2c995.image.png)

Our finetuning data is largely comprised of the following sources:
- Prompts from our human annotation collection with rejection-sampled repsonses
- Synthetic data targeting specific capabilities
- Small amounts of human-curated data

**Data Processing and Quality Control**

- Data cleaning
- Data pruning
    - Topic classification
    - Quality scoring
    - Difficulty scoring
    - Senmantic deduplication

**Code**

Here, we present our work on improving these coding capabilities via training a code expert, generating synthetic data for SFT, improving formatting with system prompt steering, and creating quality filters to remove bad samples from our training data.

> Continued pre-training on domain-specific data has been shown to be effective for improving performance in a specifc domain.

During development, we identified key issues in code generation, including difficulty in following instructions, code syntax errors, incorrect code generation, and difficulty in fixing bugs.

> Howerver, our initial experiments revealed that training Llama 3 405B on its own generated data is not helpful (and can even degrade performance).

- Problem description generation
- Solution generation
- Correctness analysis
    - Static analysis
    - Unit test generation and execution
- Error feedback and iterative self-correction
- Fine-tuning and iterative improvement

![image.png](/static/img/acdb24c38e8082bea59ff61db18bc08b.image.png)

**Math and Reasoning**

Several challenges:
- Lack of prompts
- Lack of ground truth chain of thought
- Incorrect intermediate steps
- Teaching models to use external tools
- Discrepancy between training and inference

Following methodologies;
- Addressing the lack of prompts
- Augmenting training data with step-wise reasoning traces
- Filtering incorrect reasoning traces
- Interleaving code and text reasoning
- Learning from feedback and mistakes

**Factuality**

We follow the principle that post-training should align the model to "know what it knows" rather than add knowledge. Our primary approach involves generating data that aligns model generations with subsets of factual data. **To achieve this, we develop a knowledge probing technique that takes advantage of Llama 3's in-context abilities.** This data generation process involves the following procedure:
1. **Extract a data snippet** from the pre-training data.
2. **Generate a factual question** about these snippets (context) by prompting Llama 3
3. **Sample responses** from Llama 3 to the question
4. **Score the correctness** of the generations using the original context as a reference and Llama 3 as a judge
5. **Score the informativeness** of the generations using Llama 3 as a judge
6. **Generate a refusal** for responses which are consistently informative and incorrect across the generations, using Llama 3

We use data generated from the knowledge probe to encourage the model to only answer questions which it has knowledge about, and refuse answering those questions that it is unsure about. Further, pre-training data is not always factually consistent or correct. We therefore also collect a limited set of labeled factuality data that deals with sensitive topics where factually contradictory or incorrect statements are prevalent.

# 5 Results

# 6 Inference

# 7 Vision Experiments

# 8 Speech Experiments

# 9 Related Work

# 10 Conclusion

The Llama 3 Herd of Models

> | Resource | Info |
> | :---        |:--- |
> | Paper       | https://arxiv.org/abs/2402.14658 |
> | Code & Data | https://opencodeinterpreter.github.io/ |
> | Public      | Arxiv |
> | Date        | 2024.07.25 |


# Summary Overview

OpenCodeInterpreter 主要提出了一个 Conde-Feedback 数据集，并且在上面微调了模型 (CodeLlama & DeepSeekCoder)。

![image.png](/static/img/5290c949b9eb9ee0af528f034c21d01a.image.png)

# Main Content

![image.png](/static/img/1bd008ad0ed4ddf16c4d345ef6414d0b.image.png)

**两类 Feedback：**
1. **execution feedback**: include execution outputs and diagnostics
2. **human feedback**: comprising follow-up guidance or instructions from users

**Code-Feedback 特点:**
1. Diverse and chanllenging real-world queries: 数据集应包含源自现实世界编码任务的广泛查询，呈现多样性和复杂性
2. Multi-turn dialogue structure: 代码反馈被构造为多轮对话，包含两种类型的反馈: execution feedback & human feedback
3. Interleaved text and code responses: 每个文本都应提供自然语言解释与代码片段混合在一起的响应，从而提供解决编码查询的整体方法

![image.png](/static/img/d7db57d887631012204fd7a343c29ea8.image.png)

# 🤖ChatGPT

:::info{title="ChapGPT"}
基于对《OpenCodeInterpreter_2024_Zheng et al.pdf》论文的深入分析，以下是我的专业分析和原创见解：

### 1. 论文的创新之处与独特性：
该论文提出了OpenCodeInterpreter，一种整合编译器诊断和人类反馈进行迭代代码生成和优化的开源系统。其主要创新点包括：

- **多轮交互和反馈机制**：论文通过构建Code-Feedback数据集，将多轮人类反馈和编译器反馈结合，实现代码的迭代优化和修正。这种方法显著提高了代码生成的准确性和可靠性。
- **高质量单轮数据与多轮交互数据的融合**：通过将WizardCoder 110K等高质量单轮数据与多轮交互数据按比例混合，优化了模型的训练过程，使其能够更好地处理复杂的编码任务。
- **综合评估框架**：在HumanEval和MBPP基准测试及其扩展版本中，该模型展示了卓越的性能，尤其在多轮代码生成和修正任务中表现出色，达到了开源模型的新标杆。

### 2. 论文中存在的问题及改进建议：
尽管该论文在代码生成领域取得了显著进展，但仍存在以下问题：

- **数据集局限性**：尽管Code-Feedback数据集包含了多种交互数据，但其覆盖范围可能仍然有限，尤其是在处理非常规编程语言和特定领域时。建议进一步扩展数据集的多样性，涵盖更多编程语言和实际应用场景。
- **多轮交互次数限制**：当前模型在多轮交互中仅限于两轮，可能无法充分处理复杂问题。可以考虑增加交互轮次，探索更复杂的交互策略。
- **用户意图理解的局限性**：模型在处理用户模糊或复杂意图时可能存在困难，建议结合自然语言理解技术，增强模型对用户意图的准确把握和回应能力。

### 3. 基于论文的内容和研究结果，提出的创新点或研究路径：
基于论文的研究结果，可以提出以下具有研究潜力的创新点或研究路径：

- **跨语言代码生成与优化**：探索多语言代码生成模型的训练方法，使模型能够理解和生成多种编程语言的代码，提高其在不同语言环境下的适用性。
- **动态交互式编程助手**：开发实时交互的编程助手，能够根据用户实时输入进行动态反馈和代码修正，提升开发效率。
- **智能调试与错误修正系统**：结合深度学习和编译器技术，开发一个能够自动识别和修正代码错误的智能系统，减少开发人员的调试时间和精力。

### 4. 为新的研究路径制定的研究方案：

#### 研究路径一：跨语言代码生成与优化

**研究方法**：
- **数据集扩展**：收集多种编程语言的大规模代码数据集，涵盖不同的编程范式和应用领域。
- **多任务学习**：利用多任务学习方法，训练一个能够处理多种语言的通用代码生成模型。
- **迁移学习**：在单一语言上预训练模型，然后通过迁移学习适应其他编程语言，提高模型的跨语言生成能力。

**步骤**：
1. 数据集准备：收集和清洗多种编程语言的数据集。
2. 模型训练：设计多任务学习框架，训练通用代码生成模型。
3. 模型优化：利用迁移学习方法，在特定语言上进行微调和优化。
4. 性能评估：使用跨语言基准测试评估模型性能，进行多语言代码生成实验。

**期望成果**：
- 一个能够高效生成和优化多种编程语言代码的通用模型。
- 提高模型在多语言环境下的适用性和生成准确性。

#### 研究路径二：动态交互式编程助手

**研究方法**：
- **实时交互模块**：开发一个实时交互模块，能够实时处理用户输入并提供即时反馈。
- **迭代优化机制**：设计迭代优化算法，结合用户反馈和模型输出，逐步改进生成的代码。
- **用户意图理解**：结合自然语言理解技术，增强模型对用户意图的理解和响应能力。

**步骤**：
1. 实时交互模块开发：设计并实现能够实时处理用户输入和反馈的交互模块。
2. 迭代优化算法：开发迭代优化算法，结合用户反馈进行代码改进。
3. 意图理解增强：整合自然语言理解技术，提高模型对用户意图的准确把握。
4. 用户测试：进行用户测试和反馈收集，迭代优化模型和系统。

**期望成果**：
- 一个能够实时与用户交互的编程助手系统。
- 提高开发效率和用户满意度的动态交互体验。

#### 研究路径三：智能调试与错误修正系统

**研究方法**：
- **错误检测与分类**：利用深度学习技术，开发自动错误检测与分类模块。
- **自动修正与建议**：设计自动修正算法，结合编译器反馈和模型生成，提供修正建议和自动修正功能。
- **用户反馈回路**：建立用户反馈回路，持续改进模型的错误检测和修正能力。

**步骤**：
1. 错误检测模块开发：设计并实现能够自动检测代码错误的深度学习模型。
2. 自动修正算法：开发结合编译器反馈的自动修正算法。
3. 用户反馈机制：建立用户反馈回路，收集和分析用户反馈，优化模型性能。
4. 系统集成：将错误检测和修正模块集成到开发环境中，进行全面测试和优化。

**期望成果**：
- 一个能够自动检测和修正代码错误的智能调试系统。
- 减少开发人员的调试时间，提高开发效率和代码质量。

通过这些研究路径的探索和实践，可以进一步提升代码生成和优化技术，为编程和软件开发带来新的突破和进展。
:::

# Others

[Arxiv-2024] OpenCodeInterpreter: Integrating Code Generation with Execution and Refinement

> | Resource | Info |
> | :---        |:--- |
> | Paper       | http://arxiv.org/abs/2402.13669 |
> | Code & Data | https://github.com/sail-sg/sdft |
> | Public      | ACL |
> | Date        | 2024.07.07 |


# Summary Overview

为了解决LLM再微调后出现的灾难性遗忘和再其他任务上表现下降的问题，作者提出了 Self-Distillation Fine-Tuning (SDFT)。作者认为这是因为微调数据集与 LLM 中的参数知识分布之间存在的差距所导致的，于是使用模型本身生成的蒸馏过后的数据进行微调以匹配其原始分布来指导微调，从而弥补分布差距。

![image.png](/static/img/96620b3c6e2e1dc4e1126ff7a9be5f6b.image.png)

# Main Content

为了解决这个问题，如图 1 所示，SDFT 首先提示种子 LM 生成与任务数据集中存在的原始响应保持语义等效的响应，从而生成精炼数据集。图 2 描绘了重写的代表性示例。重写后，自生成的响应在后续微调期间充当代理目标。通过该方法，SDFT 本质上保持了原始分布，避免了分布转移，从而保留了能力。

数据蒸馏时所使用的prompt：

![image.png](/static/img/b96ad23433748290437e7bb18480cdc6.image.png)

实验结果如下：

![image.png](/static/img/8bf8aa9d630dbbc34f5f05ba1d84d837.image.png)


![image.png](/static/img/ca33aada16b81ac3896d2d2cee89e7f7.image.png)


![image.png](/static/img/ad4b13e47fff482e16e6c2e3625565c0.image.png)
# 🤖ChatGPT

:::info{title="ChapGPT"}
### 1. 论文的创新之处与独特性：
本文提出了自蒸馏微调（SDFT）方法，这是一种创新的方法，旨在解决微调大型语言模型（LLM）时出现的灾难性遗忘问题。其创新性在于采用生成的蒸馏数据集来桥接任务特定数据集与模型原始分布之间的差距。与传统的直接在新数据集上调整模型的微调方法不同，SDFT保持了LLM的通用能力，并在不显著丧失任务无关性能的情况下，增强了其在特定下游任务上的表现。

### 2. 论文中存在的问题及改进建议：
尽管SDFT显示出了有希望的结果，但它主要集中在任务数据集与LLM最初训练数据相近的情景中，这可能限制了其在高度专业化或与预训练数据显著不同的任务中的适用性。此外，评估主要关注某些类型的任务（如数学推理和代码生成），可能无法充分展示该方法在更广泛的NLP应用中的多样性。

**改进建议：**
- **扩展测试到更多领域：** 未来的工作可以扩大测试场景的范围，包括更多涉及创造性或主观输出的任务，如故事生成或开放式对话。
- **与其他持续学习策略结合：** 将SDFT与其他持续学习技术（如经验重放或弹性权重固化）结合，可能会在保留过去知识和适应新信息方面取得更好的效果。

### 3. 基于论文的内容和研究结果，提出的创新点或研究路径：
1. **SDFT在跨领域应用：** 研究SDFT在不同领域（如生物医药文本处理或法律文件分析）的有效性和适应性，验证其鲁棒性和可扩展性。
2. **SDFT与多模态数据：** 将SDFT扩展到可以处理多模态数据的版本，如将视觉或音频输入与文本结合，这在任务如视频描述和多模态情感分析中越来越重要。
3. **在联邦学习环境中应用SDFT：** 在数据隐私问题阻止跨不同实体共享原始数据的联邦学习设置中应用SDFT。

### 4. 为新的研究路径制定的研究方案：
**跨领域应用SDFT：**
- **目标：** 评估SDFT在不同专业领域中的适应性和有效性。
- **方法：** 在一系列NLP任务上应用SDFT，如法律文件摘要、生物医学信息提取和多语种翻译。
- **预期成果：** 确定SDFT的泛化能力，并识别成功应用其所需的领域特定挑战或要求。

**SDFT与多模态数据：**
- **目标：** 开发并测试能够处理多模态输入的SDFT版本，提高模型在更复杂实际任务中的适用性。
- **方法：** 在SDFT框架中加入图像和音频处理流程，并在如视频字幕和音视频事件检测等任务上进行测试。
- **预期成果：** 创建一个能够理解和生成多模态内容的更多功能的模型，为SDFT在多媒体内容分析中开辟新的应用。

**在联邦学习环境中应用SDFT：**
- **目标：** 使SDFT适应联邦学习环境，允许在分布式数据集中保护隐私的微调。
- **方法：** 修改SDFT以在联邦学习框架中运作，其中只共享节点之间的模型更新，不共享数据本身。
- **预期成果：** 开发一种在数据不能集中托管的情景中部署SDFT的方法，从而提高微调过程的隐私性和安全性。

这些提案旨在扩展SDFT的应用性，推动在NLP及其它领域中微调方法的可能性。
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