均衡排名：基于博弈论的大模型优化策略

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2023-10-18 01:26:14

均衡排名：基于博弈论的大模型优化策略

MIT提出了一种新的大模型优化策略，基于博弈论制定的均衡排名。在多个测试数据集上，均衡排名优化方式的效果显著优于其他方式，甚至其他模型。

均衡排名优化法基于博弈论，将大模型语言解码过程转化为正则化不完全信息博弈。生成器和判别器掌握着不同的信息，扮演不同角色。在执行重复的生成和判别中，模型的目标是达到纳什均衡。在纳什均衡策略组合下单方面改变自己的策略，而其他玩家策略不变，都不会提高自身的收益。

达到纳什均衡后，生成器和判别器的策略便确定，会分别对候选答案进行打分，然后进行排序选出最佳答案。在纳什均衡条件下，二者的评分应当是一致的，如果不一致，答案便会被剔除。

为了避免二者同时出错的情况出现，开发者还引入了正则化纠错机制。向生成器和判别器基于客观事实的先验策略，而不是任由其随机初始化。这些先验策略是生成器和判别器生成策略的“金科玉律”，引导了策略的优化方向。在此还有一种KL惩罚策略，当新的策略出现时，会计算其与初始策略的KL散度（又叫相对熵）。这一结果会加入到生成新策略的函数当中，避免了最终生成的结果偏离客观事实。

均衡排名优化后的Llama在常识推理、阅读理解、数学和对话任务中的表现都十分出色。优化后的Llama成绩也超过了其他模型。

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