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摘要：随着语言模型（LM）能力的不断提升，人类对其进行大规模评估和监督变得越来越困难。有望通过其他语言模型来自动化完成这两项任务，我们称之为“AI监管”。我们通过提出一种基于模型错误重叠的概率度量方法来研究模型相似性如何影响AI监管的这两个方面。使用该度量方法，我们首先发现，当语言模型作为评判者时，其评分更倾向于与评判者相似的模型，这一结果推广了近期的自偏好研究结果。接着，我们研究了基于语言模型标注的训练，并发现弱监督模型与强学生模型之间的互补知识在“弱到强泛化”的收益中起着关键作用。随着模型能力的增强，找到它们的错误变得越来越难，我们可能会更加依赖AI监管。然而，我们观察到了一个令人担忧的趋势——随着能力的增强，模型的错误变得越来越相似，这指出了相关故障带来的风险。我们的工作强调了报告和校正模型相似性的重要性，尤其是在新兴的AI监管范式中。Huggingface链接：Paper page，论文链接：2502.04313

1. 引言

• 背景与动机：随着语言模型（LM）能力的不断提升，对其进行大规模评估和监督变得日益困难。传统的基于人类的评估和监督方法已无法满足需求，因此，研究者开始探索利用其他语言模型来自动化完成这两项任务，即“AI监管”。
• 研究问题：本文研究了模型相似性如何影响AI监管的两个方面：评估和训练。通过提出一种基于模型错误重叠的概率度量方法（CAPA），本文深入探讨了模型相似性在AI监管中的作用。
• 主要贡献：
  • 提出了一种新的概率度量方法（CAPA），用于量化语言模型之间的相似性。
  • 通过实验发现，当语言模型作为评判者时，其评分更倾向于与评判者相似的模型。
  • 研究了基于语言模型标注的训练，发现弱监督模型与强学生模型之间的互补知识在“弱到强泛化”中起着关键作用。
  • 观察到了一个令人担忧的趋势：随着模型能力的增强，模型的错误变得越来越相似，这可能带来相关故障的风险。

2. 方法论：测量语言模型相似性

• 功能性相似性：与表示相似性相比，功能性相似性更关注模型的输入输出行为，因此更适用于跨模型家族和架构的比较，也更适用于API背后的模型（权重未公开的情况）。
• 错误一致性：错误一致性是一种流行的相似性度量方法，用于比较图像分类器与人类之间的错误。它量化了两个模型在错误样本上的重叠程度，并通过模型准确率进行归一化。然而，错误一致性存在两个主要局限性：无法区分不同的错误预测，且未考虑概率信息。
• CAPA度量方法：
  • 定义：CAPA（Chance Adjusted Probabilistic Agreement）度量方法通过重新定义观察到的协议（c_p_obs）和机会协议（c_p_exp）来解决错误一致性的局限性。c_p_obs基于模型输出的概率来计算，而c_p_exp则考虑了模型预测正确选项的平均概率以及错误选项的均匀分布。
  • 公式：κ_p = (c_p_obs - c_p_exp) / (1 - c_p_exp)，其中κ_p的值介于-1和1之间。κ_p值越接近1，表示模型越相似；越接近-1，表示模型越不相似；接近0则表示模型之间的相似性与独立模型相似。
  • 优势：CAPA度量方法能够区分不同的错误预测，并考虑概率信息，从而更准确地量化模型之间的相似性。

3. 语言模型作为评判者的亲和性偏见

• 实验设置：本文在MMLU-Pro基准测试集上评估了多个评判者和模型，通过多个选择问题（MCQ）和自由文本问题来测量模型的输出。评判者的任务是基于其内部知识对自由文本响应进行正确性判断。
• 主要发现：
  • 亲和性偏见：实验结果显示，语言模型评判者的评分更倾向于与评判者相似的模型。这种亲和性偏见在控制模型能力后仍然存在，表明评判者的评分不仅受到模型能力的影响，还受到模型相似性的影响。
  • 统计分析：通过偏相关分析和多元回归分析，本文进一步验证了亲和性偏见的存在。即使控制了模型的准确率，相似性仍然对评判者的评分有显著影响。

4. 从语言模型标注中学习

• 弱到强泛化：本文研究了基于语言模型标注的训练，即使用一个较小的弱监督模型来标注数据，然后用这些数据来训练一个较大的强学生模型。实验结果显示，当弱监督模型与强学生模型之间的差异较大时，弱到强泛化的收益更高。
• 互补知识：本文发现，弱监督模型与强学生模型之间的互补知识在弱到强泛化中起着关键作用。互补知识可以通过相似性度量来预测，相似性越低，互补知识越多，弱到强泛化的收益也越高。
• 实验分析：
  • 本文在15个NLP任务上进行了实验，通过比较不同模型组合在弱到强泛化中的表现，验证了互补知识的重要性。
  • 实验结果显示，弱到强泛化的性能上限可能比先前估计的更高，如果能够有效利用弱监督模型的互补知识。

5. 模型能力增强与错误相似性增加

• 趋势观察：随着语言模型能力的增强，模型的错误变得越来越相似。本文通过计算不同能力水平的模型之间的相似性，发现了这一令人担忧的趋势。
• 潜在影响：
  • 亲和性偏见加剧：随着模型能力的增强，亲和性偏见可能变得更加严重，因为更强大的模型之间的相似性可能更高。
  • 弱到强泛化收益降低：如果模型的错误变得越来越相似，那么弱监督模型与强学生模型之间的互补知识可能会减少，从而导致弱到强泛化的收益降低。
  • 安全风险：模型错误的相似性增加可能带来相关故障的风险，因为相似的模型可能在面对相同类型的输入时产生相似的错误。

6. 相关工作

• 模型差异比较：本文与以往研究模型差异的工作进行了比较，指出以往工作主要关注表示相似性，而本文则关注功能性相似性。
• AI监管：本文讨论了AI监管的两个方面——评估和训练，并指出了模型相似性在这两个方面中的重要作用。
• 弱到强泛化：本文与以往研究弱到强泛化的工作进行了比较，强调了互补知识在弱到强泛化中的关键作用。

7. 结论、局限性与未来工作

• 主要结论：
  • 本文提出了一种新的概率度量方法（CAPA）来量化语言模型之间的相似性。
  • 通过实验发现，语言模型作为评判者时存在亲和性偏见，且弱到强泛化的收益与模型之间的互补知识密切相关。
  • 随着模型能力的增强，模型的错误变得越来越相似，这可能带来相关故障的风险。
• 局限性：
  • 本文的实验主要集中在MCQ任务上，对于自由文本输出的相似性度量仍需进一步研究。
  • 本文无法建立因果关系，只能证明相似性与AI监管的两个方面之间存在相关性。
• 未来工作：
  • 设计适用于自由文本输出的相似性度量方法。
  • 研究如何降低模型之间的相似性，以提高AI监管的有效性和安全性。
  • 探索模型相似性在AI监管中的其他潜在应用。

8. 实验细节与数据分析

• 实验设置：本文详细描述了实验的设置，包括数据集的选择、模型的预处理、评判者的设计以及实验流程的每一步。
• 数据分析：
  • 对于语言模型作为评判者的实验，本文分析了评判者的评分与模型相似性之间的相关性，并通过偏相关分析和多元回归分析验证了亲和性偏见的存在。
  • 对于弱到强泛化的实验，本文分析了不同模型组合在训练过程中的性能变化，并探讨了互补知识在弱到强泛化中的作用。
  • 对于模型能力增强与错误相似性增加的趋势分析，本文计算了不同能力水平的模型之间的相似性，并观察了相似性随模型能力增强的变化趋势。

9. 实际应用与影响

• AI监管的实际应用：随着语言模型能力的不断提升，AI监管在实际应用中变得越来越重要。本文提出的CAPA度量方法和相关发现可以为AI监管提供有力的支持。
• 对模型发展的影响：本文的研究结果可能对模型的发展产生影响。例如，研究者可能需要更加关注模型之间的相似性，以避免产生过于相似的模型，从而降低相关故障的风险。
• 对AI安全的影响：本文强调了报告和校正模型相似性的重要性，这对于提高AI系统的安全性具有重要意义。通过降低模型之间的相似性，可以减少相关故障的发生，从而提高AI系统的可靠性和稳定性。

总结

本文研究了模型相似性如何影响AI监管的两个方面——评估和训练。通过提出一种新的概率度量方法（CAPA），本文量化了语言模型之间的相似性，并探讨了相似性在AI监管中的作用。实验结果显示，语言模型作为评判者时存在亲和性偏见，且弱到强泛化的收益与模型之间的互补知识密切相关。随着模型能力的增强，模型的错误变得越来越相似，这可能带来相关故障的风险。本文的工作强调了报告和校正模型相似性的重要性，并提出了未来研究的方向和建议。这些发现对于提高AI监管的有效性和安全性具有重要意义。