微軟推出 “從錯誤中學習” 模型訓練法，號稱可“模仿人類學習過程，改善 AI 推理能力”

微軟亞洲研究院聯合北京大學、西安交通大學等大學，最近提出了一種名為「從錯誤中學習（LeMA）」的人工智慧訓練方法。此方法聲稱能夠透過模仿人類學習的過程，來提升人工智慧的推理能力

#當下OpenAI GPT-4 和GoogleaLM-2 等大語言模型在自然語言處理（NLP）任務，及思考鏈（chain-of-thought，CoT）推理的數學難題任務中都有不錯的表現。

但例如 LLaMA-2 及 Baichuan-2 等開源大模型，在處理相關問題時則有待加強。為了提升開源這些大語言模型的思考鏈推理能力，研究團隊提出了 LeMA 方法。這種方法主要是模仿人類的學習過程，透過“從錯誤中學習”，以改進模型的推理能力。

▲ 圖源相關論文

本站發現，研究人員的方法是使用一對包含「錯誤解答」與「修正後正確答案」的數據來微調相關模型。為取得相關數據，研究人員收集了 5 個不同大語言模型（包括 LLaMA 及 GPT 系列）的錯誤答案和推理過程，再以 GPT-4 作為“訂正者”，提供修正後的正確答案。

據悉，修正後的正確答案包含三類訊息，分別是原推理過程中錯誤片段、原推理過程出錯的原因、以及如何修正原方法以獲得正確答案。

研究人員使用GSM8K和MATH測試了LeMa訓練法對5個開源大模型的效果。結果顯示，在改進後的LLaMA-2-70B模型中，GSM8K的準確率分別為83.5%和81.4%，而MATH的準確率分別為25.0%和23.6%

目前研究人員已將LeMA 的相關資料公開在GitHub 上，有興趣的朋友可以點此跳轉。

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