2024-11-11，由斯坦福大学创建的FineTuneBench数据集，揭示了商业大型语言模型（LLMs）微调API在新知识学习和现有知识更新方面的显著不足，这对于理解和改进LLMs的适应性和可靠性具有重要意义。
数据集地址：FineTuneBench|大型语言模型数据集|微调评估数据集
一、研究背景：
随着大型语言模型（LLMs）在软件开发、医疗等领域的广泛应用，确保这些模型包含最新和相关知识变得至关重要。然而，当前的前沿模型大多是闭源的，用户无法直接应用模型微调技术。一些公司通过商业API提供了对他们专有模型的监督微调，但这些微调服务是否能够实现知识注入尚不清楚。
目前遇到困难和挑战：
1、商业LLM微调API的效果和方法缺乏透明度，用户难以了解其背后的微调方法。
2、缺乏统一的基准来评估和比较不同商业微调API的效果。
3、用户在微调时可调整的超参数选项有限，不清楚这些选项是否足以适应新知识和更新知识。
数据集地址：FineTuneBench|大型语言模型数据集|微调评估数据集
二、让我们来一起看一下FineTuneBench数据集
FineTuneBench是一个评估框架和数据集，用于理解商业微调API在LLMs中成功学习新知识和更新知识的能力。
FineTuneBench包含625个训练问题和1075个测试问题，覆盖最新新闻、虚构人物、医疗指南和代码更新四个领域，旨在评估商业微调API在不同泛化任务中的知识注入能力。
数据集构建：
数据集通过收集最新新闻文章、生成虚构人物描述、更新医疗指南和代码库变更等信息构建而成。例如，从2024年9月的新闻中提取问题和答案对，以及基于Scikit-Learn代码库生成代码相关问题。
数据集特点：
FineTuneBench的特点在于其多样性和实用性，它不仅测试模型对新信息的学习能力，还测试模型对现有知识的更新能力。数据集包含对问题的不同变体，如改写、日期变更等，以测试模型的泛化能力。
FineTuneBench数据集可用于微调LLMs，并评估其在特定领域的知识注入效果。
用户可以通过FineTuneBench测试不同模型在新信息摄入和知识更新方面的表现，并比较不同微调API的效果。
基准测试：
FineTuneBench提供了一个基准测试平台，允许研究人员和开发者比较不同LLMs在知识注入任务上的性能，包括记忆原始问题和回答修改后问题的能力。
A：FineTuneBench概述。
我们在四个新数据集上微调了五个LLMs（GPT-4o、GPT-4o-mini、GPT-3.5-turbo、Gemini-1.5 Pro、Gemini-1.5 Flash），以测试商业微调 API 学习和更新知识的能力。
B：我们提供了 Latest News 数据集中的示例以及微调前后的模型响应。
该模型在每个问答对上训练最多 30 个 epoch，然后在同一对上重新评估模型（记忆）。然后，我们还在问题的修改版本上评估模型，该问题测试模型将其获得的知识推广到单纯记忆（Generalization）之外的能力。在 Latest News 数据集中，我们包括两个修改：rephrasing，这涉及更改问题的措辞但保留相同的答案;和 date change，它保留原始问题，但将年份换成将来的日期，以便正确的回答应该是 refal。我们观察到，尽管微调模型能够记住原始问题，但当日期更改时，它无法回答重新措辞的问题和相同的问题。
针对新知识获取数据集的原始训练问题（记忆）和修改后的问题（泛化）的微调 <代码 id=g1001>LLM） 的性能
微调模型在更新知识数据集上的性能
每个模型和数据集的训练动态（准确率与训练时期数）
三、让我们展望FineTuneBench的应用
比如我是某医院的IT主管，我们医院最近决定引入一个大型语言模型（LLM）来辅助医生们做出更精准的临床决策。这个模型得是个万事通，不光要知道最新的医疗研究，还得紧跟我们医院自己的治疗指南。但是，我们也知道，这些模型就像是个书呆子，它们需要不断学习新知识，才能保持聪明。
所以，我们决定用FineTuneBench数据集来测试一下。这个数据集就像是个专门为我们这种情况设计的工具箱，它能帮助我们看看这个LLM是不是真的能学到新东西，并且能记住这些新知识。
比如说，我们最近更新了一条关于糖尿病治疗的指南，我们想知道这个LLM能不能学会这个新知识。在FineTuneBench的帮助下，我们创建了一个测试场景，我们把这条新的糖尿病治疗指南作为一个问题-答案对输入到模型中，然后我们问模型："对于2型糖尿病患者，我们现在推荐的首选药物是什么？"
我们希望模型能回答："我们现在推荐的首选药物是新上市的XX药物。" 但是，如果模型回答的是旧的药物，或者干脆说不知道，那我们就知道这个模型在学习新知识上还有问题。
通过FineTuneBench，我们不仅测试了模型对新知识的学习能力，还测试了它对知识更新的能力。我们甚至可以改变问题的表述方式，比如问："在最新的临床指南中，对于2型糖尿病患者，首选的药物治疗方案是什么？" 这样，我们就能看看模型是不是真的理解了这个知识点，而不仅仅是记住了某个特定的问题。
这个测试结果对我们来说非常重要，因为它直接关系到我们医院的服务质量。如果LLM能够准确地学习和应用最新的医疗知识，那么我们就可以更有信心地将它集成到我们的临床决策支持系统中。这样，我们的医生就能更快地获取准确的信息，我们的患者也能得到更好的治疗。
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