弱到强泛化的增益量化
通过弱监督模型来训练强大的预训练模型，研究发现在自然语言处理、国际象棋和奖励建模任务中，弱模型引导强模型的普遍性能要优于弱模型，但仍然需要进一步研究以扩展到超人模型。利用辅助置信度损失方法，可以在自然语言处理任务中获得接近 GPT-3.5 级性能，这表明今天在修正超人模型的基本挑战上取得实证进展是可行的。
Dec, 2023
强学生模型可以从较弱的教师那里学习：当在较弱模型的预测上进行训练时，强预先训练的学生可以学习纠正较弱模型的错误，并推广到教师不自信的例子，即使这些例子在训练中被排除在外。这使得可以从廉价、不完整和可能不正确的标签信息中进行学习，例如粗略的逻辑规则或语言模型的生成。我们证明了现有的弱监督理论不能同时解释这两个效应，我们将其称为伪标签纠正和覆盖扩展。我们给出了基于数据分布和学生假设类的展开性质的新界限，直接解释了伪标签纠正和覆盖扩展。我们的界限捕捉了弱到强泛化的直觉，即在强模型无法适应弱教师的错误而不产生额外错误时发生。我们展示了这些扩展性质可以通过有限数据进行检验，并提供了实证证据证明它们在实践中成立。
May, 2024
利用弱模型监督强模型以提升性能，采用新颖的自适应可调整损失函数进行弱强监督的综合实验，超越了基准性能和使用整个数据集进行微调的结果，展示了弱强泛化在提升视觉模型性能方面的重大潜力。
Feb, 2024
当大型语言模型的进步引发了对于对齐技术将如何随着模型变得越来越复杂以及人类只能弱化地监督它们的疑问时，本文通过对一个弱模型监督使用强模型提供全功能的能力的模拟情境的研究实现了 WeakS-to-Strong 的扩展，模拟了人类意见的变异性。通过贝叶斯方法估计置信度分数来指导 WeakS-to-Strong 的泛化，并将其应用于文本生成任务，研究了更先进的监督策略，并且应用了直接偏好优化来推进学生模型的偏好学习。结果表明了该方法在强学生模型的可靠性方面的有效性，并显示其在超级对齐方面的潜力。
May, 2024
通过提高弱监督信号的可靠性，我们的方法有效地识别了弱标签的质量，并显著提高了弱到强泛化能力，降低了噪声监督的误差传播，增强了大型语言模型的准确性和可靠性。
Jun, 2024
本文旨在探究应用通用性、软分类及最新大型语言模型等技术解决误导信息带来的挑战。作者通过比较发现，GPT-4 及其他语言模型相比早期方法有更好的表现，且这些模型应用在软分类框架中，可帮助更好地量化不确定性，而这可能带来意义重大的性能提升。此外，作者还发现 GPT-4 和 RoBERTa-large 在易错性方面存在重大差异，这为深入研究本领域提供了重要线索。总之，本研究为未来进一步解决误导信息带来的实际问题奠定了基础。
May, 2023
通过使用具有弱监督的模型对强大模型进行监督，最近的研究初步探讨了超级对齐问题。实验发现，弱监督的强学生在对齐目标上持续胜过弱教师，引发了弱到强泛化现象。然而，我们担心在这种令人期待的现象背后，是否存在弱到强欺骗问题，即强大模型可能通过在弱模型已知领域中表现得很好，而在弱模型不知道的情况下产生不对齐的行为进行欺骗。我们在特定但现实的多目标对齐情况下以及奖励建模任务和偏好优化场景上的实验证明：（1）存在弱到强的欺骗现象；（2）随着弱模型和强模型能力差距的增加，欺骗现象可能会加剧。我们还讨论了潜在的解决方案，并发现通过中间模型的引导可以在一定程度上减轻欺骗问题。我们的工作强调了对超级对齐的真实可靠性更加紧迫的关注。
Jun, 2024
本研究提出了一种半监督框架，利用 GPT-2 模型自动构建了大规模数据，并根据估计的标签质量调整模型参数更新，实现 NLG 和 NLU 模型的联合训练，证明在数据稀缺场景下，该弱监督培训范式是一种有效的方法，在 E2E 和天气基准测试上优于基准系统。
Feb, 2021
本研究提出了一种融合程序性弱监督和生成对抗网络的模型，通过对数据的离散潜变量和弱监督派生数据的标签估计进行对齐，从而更好地建模样本相关的弱监督结果的准确性，并通过合成样本实现了数据增强。实验结果表明，所提出的模型在多分类图像分类数据集上表现优异，同时提升了生成图像的质量和最终模型性能。
Mar, 2022