HelixNet：深度学习新架构的探索与实践

<h1 id="h1-helixnet-"><a name="HelixNet：深度学习新架构的探索与实践" class="reference-link"></a><span class="header-link octicon octicon-link"></span>HelixNet：深度学习新架构的探索与实践</h1><p>在深度学习领域，研究人员一直在探索新的网络架构以提高模型的性能。最近，一种名为HelixNet的新架构引起了大家的关注。它由三个Mistral-7B LLM组成，包括一个演员（actor）、一个评论家（critic）和一个再生器（regenerator）。这种架构的灵感来自于强化学习算法中最突出的演员-评论家（actor-critic）架构。</p>
<h2 id="h2-helixnet-"><a name="HelixNet的组成" class="reference-link"></a><span class="header-link octicon octicon-link"></span>HelixNet的组成</h2><p>在HelixNet中，演员LLM对给定的系统环境和问题产生初始响应。然后，评论家接收一个由系统环境、问题和响应组成的元组作为输入，并根据提供的答案对给定的系统环境和问题提供批评。评论家的任务并不是批评，而是提供智能的批评，以便可以修改/再生答案以更好地解决问题。最后，再生器接收一个由系统环境、问题、响应和批评组成的元组，并再生答案。</p>
<h2 id="h2-u8BADu7EC3u65B9u6CD5"><a name="训练方法" class="reference-link"></a><span class="header-link octicon octicon-link"></span>训练方法</h2><p>HelixNet的训练分为三个阶段：</p>
<ul>
<li><p>第一阶段：演员网络通过监督细调（Supervised Fine-Tuning）在大约250K的高质量样本上进行训练。</p>
</li><li><p>第二阶段：评论家网络的训练过程包括使用演员发送10K的系统环境和问题对，生成响应，然后使用这些元组生成批评。然后使用这些训练数据集进行细调。</p>
</li><li><p>第三阶段：再生器网络使用元组重新生成答案。使用上述数据对第三个LLM进行细调。</p>
</li></ul>
<h2 id="h2-u6027u80FDu8BC4u4F30"><a name="性能评估" class="reference-link"></a><span class="header-link octicon octicon-link"></span>性能评估</h2><p>在HuggingFaceH4 Open LLM Leaderboard使用的指标上，演员网络的结果如下：</p>
<table>
<thead>
<tr>
<th>任务</th>
<th>指标</th>
<th>值</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<td>arc_challenge</td>
<td>acc_norm</td>
<td>62.28</td>
</tr>
<tr>
<td>hellaswag</td>
<td>acc_norm</td>
<td>83.22</td>
</tr>
<tr>
<td>mmlu</td>
<td>acc_norm</td>
<td>63.10</td>
</tr>
<tr>
<td>truthfulqa_mc</td>
<td>mc2</td>
<td>50.10</td>
</tr>
<tr>
<td>总平均</td>
<td>-</td>
<td>0.64675</td>
</tr>
</tbody>
</table>
<h2 id="h2-u6279u8BC4u548Cu518Du751Fu5668u7684u53EFu91CDu7528u6027"><a name="批评和再生器的可重用性" class="reference-link"></a><span class="header-link octicon octicon-link"></span>批评和再生器的可重用性</h2><p>HelixNet的批评和再生器不仅在附带的演员模型上进行了测试，还在13B和70B的SynthIA模型上进行了测试。它们似乎可以很容易地进行转移，因为它们学习的功能是提供智能的批评，然后再生原始的响应。但是，当所有三者都像在HelixNet中那样一起使用时，这种架构的效果最好。</p>
<h2 id="h2-u7ED3u8BBA"><a name="结论" class="reference-link"></a><span class="header-link octicon octicon-link"></span>结论</h2><p>HelixNet是一种新颖的深度学习架构，它通过结合演员、评论家和再生器三者的优势，提供了一种新的方式来改进模型的性能。尽管它的训练过程可能比传统的深度学习模型更复杂，但其结果表明，这种新的方法是有价值的。未来，我们期待看到更多的研究和实践来进一步探索和优化这种架构。</p>

HelixNet：深度学习新架构的探索与实践

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