finetune能加入刚出的论文SPIN的训练新方法吗？

[shmily91]

“Self-Play Fine-Tuning Converts Weak Language Models to Strong Language Models”，作者是Zixiang Chen、Yihe Deng、Huizhuo Yuan、Kaixuan Ji和Quanquan Gu。这篇论文讨论了一种名为Self-Play Fine-Tuning（SPIN）的新方法，旨在在不需要额外人类标注数据的情况下提升大型语言模型（LLMs）的能力。

SPIN的核心思想是使用一种自我博弈机制，让LLM与自己对弈，通过从之前的迭代中生成自己的训练数据来优化其策略。这个过程涉及到一个主要玩家（LLM），它学习区分由LLM自身生成的响应和人类生成的响应，而对手玩家（同样是LLM，但来自之前的迭代）则试图生成与人类响应无法区分的响应。

论文提供了理论分析，表明当LLM的策略与目标数据分布对齐时，训练目标函数的全局最优解得以实现。在包括HuggingFace Open LLM Leaderboard、MT-Bench和Big-Bench在内的各种基准数据集上的实证结果表明，SPIN可以显著提高LLM的性能，甚至超过了使用额外人类数据或AI反馈训练的模型。

作者还讨论了他们方法的局限性，并提出了未来的工作方向，例如探索动态变化的目标数据分布和减少所需合成数据的量，以进一步提高LLM的性能。

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暂时没做，可能未来的高效微调方法会放在API