Gerenciando Aprendizado em Contexto com Autorização de Aplicabilidade

Nos últimos anos, os grandes modelos de linguagem (LLMs) deram um grande salto nas suas habilidades. Uma das características principais deles é o que chamamos de aprendizado em contexto (ICL). Isso permite que os usuários forneçam exemplos de como fazer uma tarefa específica durante a operação do modelo, sem precisar mudar o modelo em si. Em vez de ter que treinar o modelo inteiro para uma nova tarefa, os usuários simplesmente dão alguns exemplos junto com a pergunta ou tarefa em que precisam de ajuda.

Embora isso pareça ótimo, também traz alguns desafios. Os usuários podem usar o modelo para lidar com conteúdos inadequados ou sensíveis sem nenhum controle. Isso levanta preocupações para os proprietários desses modelos, já que eles podem se meter em problemas se o modelo for usado de maneiras que quebrem diretrizes ou os interesses do dono.

Para evitar o uso indevido, é importante que os proprietários do modelo tenham um jeito de controlar como seu modelo se comporta ao usar ICL. Para resolver isso, introduzimos um novo conceito chamado "Autorização de Aplicabilidade", especificamente desenvolvido para supervisionar como o ICL opera em diferentes tipos de dados. Nossa abordagem foca em permitir que os donos do modelo gerenciem o comportamento do ICL de forma efetiva.

#O que é Aprendizado em Contexto?

O aprendizado em contexto é uma habilidade que muitos grandes modelos de linguagem mostram. Ele envolve apresentar ao modelo exemplos e a tarefa em questão para que ele possa fornecer respostas precisas. Esse processo não requer a mudança do modelo base ou o seu re-treinamento, diferente dos métodos tradicionais de treinamento onde o modelo é atualizado com novos dados.

O ICL se destaca porque consegue aprender a partir de alguns exemplos em tempo real. Isso economiza tempo e recursos, além de tornar o modelo mais adaptável. Essa capacidade imita como os humanos aprendem ao ver algumas instâncias e, em seguida, aplicam esse conhecimento a novas situações similares. Embora o ICL ofereça conveniência e flexibilidade, também tem desvantagens. Por exemplo, os usuários podem introduzir conteúdos que o modelo deve evitar, arriscando violações de políticas.

#Por que Controlar o Comportamento do ICL?

O desafio com o ICL é que, enquanto oferece uma abordagem única para lidar com tarefas, também permite que os usuários o explorem para fins potencialmente nocivos. Por exemplo, indivíduos podem inserir materiais sensíveis ou protegidos por direitos autorais, criando riscos de responsabilidade para o proprietário do modelo.

Para garantir que o uso do ICL permaneça dentro dos limites estabelecidos pelo dono do modelo, precisamos regular como o ICL opera. Isso é especialmente importante para proteger conteúdos sensíveis ou manter a conformidade legal.

A diferença entre esse desafio e as questões típicas relacionadas à toxicidade ou viés em modelos de linguagem é que a capacidade do ICL em si não está embutida nos dados de treinamento. Portanto, os métodos habituais de abordar o viés, como melhorar conjuntos de dados ou usar treinamento adversarial, não se aplicam diretamente ao comportamento do ICL.

#Autorização de Aplicabilidade

Para abordar a necessidade de controle sobre o ICL, trazemos a ideia de autorização de aplicabilidade. Esse conceito gira em torno de identificar quais tipos de dados podem ser usados com o modelo ao realizar tarefas de ICL. Pesquisas existentes se concentraram em duas áreas principais de autorização em machine learning: autorização de uso do modelo e autorização de aplicabilidade.

A autorização de uso do modelo garante que apenas usuários escolhidos possam acessar e implantar o modelo, enquanto a autorização de aplicabilidade se concentra em identificar quais dados podem ser processados pelo modelo. Nosso trabalho está alinhado com a autorização de aplicabilidade, visando evitar o uso do ICL para dados específicos enquanto permite para outros dados não-alvo.

A abordagem inclui ajustar o modelo para produzir saídas incorretas quando recebe dados indesejados. No entanto, re-treinar constantemente poderia ser caro e impraticável. Portanto, propomos um método de ajuste mais eficiente que permite ajustes flexíveis sem a necessidade de re-treinamento completo do modelo.

#O Quadro de Ajuste fino

Apresentamos um quadro de ajuste fino que gerencia efetivamente como o ICL opera em grandes modelos de linguagem. O quadro foca em congelar o modelo original enquanto apenas ajusta um pequeno número de parâmetros adicionais. O objetivo é garantir que o modelo produza saídas incorretas quando encontrar dados sensíveis ou restritos, mantendo a funcionalidade normal do ICL em outros lugares.

Isso envolve usar uma combinação de diferentes funções de perda para otimizar as respostas do modelo de maneira controlada. Três funções de perda principais são empregadas:

1. Perda de Desativação: Essa perda visa desativar a capacidade de ICL em dados alvo. Quando o modelo processa dados considerados inadequados, ele deve produzir saídas que reflitam essa restrição.
2. Perda de Manutenção: Para evitar prejudicar a funcionalidade geral do modelo em dados não-alvo, aplicamos uma perda de manutenção que ajuda a preservar as capacidades originais de ICL para esses dados.
3. Perda de Utilidade: Essa perda garante que o modelo continue a se sair bem com solicitações padrão em todos os dados, mesmo quando alguns pontos de dados são designados como alvos para comportamento restrito.

Usando essa configuração, o processo de ajuste fino pode gerenciar efetivamente como o modelo responde a diferentes tipos de dados e garante que o modelo mantenha sua funcionalidade geral.

#Conjuntos de Dados e Configuração Experimental

Para nossos experimentos, utilizamos vários conjuntos de dados para avaliar o desempenho do modelo. Os conjuntos de dados selecionados incluem aqueles que cobrem diferentes tipos de tarefas, como análise de sentimento, classificação de perguntas e classificação de tópicos.

O principal objetivo durante os experimentos era avaliar quão bem o modelo protegido poderia gerenciar o comportamento do ICL enquanto ainda funcionava corretamente em dados não-alvo. Cada um dos conjuntos de dados foi tratado de forma distinta para ver como o modelo se adaptou aos mecanismos de controle em prática.

Os experimentos foram realizados usando modelos de linguagem específicos, incluindo LLaMA, OPT e Cerebras. Cada um desses modelos tinha configurações variadas, permitindo-nos testar a eficácia do nosso quadro de ajuste fino em diferentes cenários.

#Resultados

Os resultados das nossas avaliações mostraram que o quadro proposto teve um impacto significativo na capacidade do modelo de desativar suas capacidades de ICL em dados direcionados, sem afetar seu desempenho geral em outros conjuntos de dados. Por exemplo, quando direcionamos conjuntos de dados específicos para restrição, o modelo apresentou uma queda dramática no desempenho nesses conjuntos, com a precisão chegando perto de um palpite aleatório.

Enquanto a precisão nos conjuntos de dados alvo sofreu uma queda significativa, o desempenho nos conjuntos de dados auxiliares permaneceu relativamente estável. Isso indica que o quadro foi eficaz em gerenciar a capacidade do ICL com sucesso.

#Impacto das Funções de Perda

Através da nossa avaliação, aprendemos que a combinação das três funções de perda teve um papel crucial na determinação de quão bem o modelo poderia navegar suas tarefas. Cada função de perda contribuiu de maneira diferente para o desempenho, destacando a necessidade de uma abordagem equilibrada.

Quando apenas a perda de desativação foi utilizada, a eficácia do modelo em conjuntos de dados auxiliares sofreu bastante. No entanto, quando incluímos tanto as perdas de manutenção quanto de utilidade, o modelo recuperou sua capacidade de se sair bem em uma gama mais ampla de tarefas. Isso mostra que encontrar a mistura certa de perdas é essencial para manter a integridade do modelo enquanto implementa restrições.

#Ataques Adaptativos

Em um cenário do mundo real, podem haver usuários mal-intencionados que tentam contornar as restrições do ICL usando diferentes técnicas, como mudar os prompts ou entradas de dados. Para avaliar a resiliência do nosso sistema contra tais ataques adaptativos, testamos o modelo com vários templates, conjuntos de rótulos e números de demonstrações.

Nossas descobertas mostraram que, enquanto o modelo manteve sua eficácia contra a maioria dos ataques adaptativos, certas mudanças puderam levar a pequenas melhorias no desempenho. No entanto, mesmo com esses ajustes, a capacidade do modelo de desativar sua funcionalidade de ICL em conjuntos de dados alvo permaneceu intacta.

#Extensão para Tarefas Generativas

Dada nossa sucesso em controlar o ICL para tarefas de classificação, queríamos explorar se nosso quadro poderia ser adaptado também para tarefas generativas. Aplicando os mesmos princípios, buscamos evitar que o modelo completasse tarefas de geração específicas através do ICL.

Escolhemos uma tarefa de tradução como exemplo e estabelecemos um sistema para garantir que as capacidades de tradução do modelo não pudessem ser ativadas por meio de prompts inadequados. Através da nossa avaliação, observamos que o modelo conseguiu efetivamente suprimir suas habilidades de geração para essa tarefa enquanto mantinha competência para outras tarefas.

#Conclusão

A introdução da autorização de aplicabilidade e nosso quadro de ajuste fino abriu novas avenidas para controlar o comportamento do aprendizado em contexto em grandes modelos de linguagem. Equilibrar o desejo de funcionalidade avançada com a necessidade de responsabilidade e conformidade é crucial para o futuro dos sistemas de IA.

À medida que os proprietários dos modelos enfrentam desafios para garantir que seus modelos sejam usados de maneira apropriada, nossa abordagem oferece uma solução promissora para gerenciar o comportamento do ICL de forma eficaz. Isso permite flexibilidade na aplicação enquanto protege contra possíveis abusos, ajudando a manter padrões éticos na implementação de IA.

As descobertas destacam a importância de projetar sistemas que priorizem segurança e controle em modelos de IA, abrindo caminho para um uso responsável e eficaz em várias aplicações. Melhorias futuras podem se concentrar em refinar ainda mais esses métodos e explorar aplicações adicionais onde princípios semelhantes possam ser aplicados.