近日，谷歌在其研究中提出了一種新穎的主動學習篩選流程，旨在大幅降低微調大型語言模型所需的訓練數據量。根據實驗結果，這種方法能夠將訓練數據量降低至原來的1萬分之一，同時提高模型與人類專家判斷的一致性達65%。在實際應用中，如廣告內容分類、金融數據安全分析等領域，對高保真訓練數據的需求一直很高，但篩選出符合要求的數據不僅難度大，成本也極為昂貴。

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這一新方法從一個零樣本或少樣本的初始模型開始，用戶通過提示定義目標內容，比如詢問某廣告是否為 “點擊誘餌”。初始模型會將廣告標記為點擊誘餌或良性，并生成一個大型標記數據集。然而，初始數據集常常存在嚴重的類別不平衡，導致模型的準確識別能力較弱。

為了解決這一問題，研究者將模型標記為點擊誘餌和良性廣告的內容進行分組，發現部分組之間存在重疊，說明模型在這些內容上容易判斷錯誤。因此，研究者可以從這些重疊組中挑選樣本對，交由專家進行判斷，以此來控制審核成本，并優先選擇能覆蓋多種情況的樣本對。這樣得到的樣本既有價值，又涵蓋了各種可能出錯的情形。

在模型微調過程中，專家提供的標注被分為兩組，一組用于評估模型一致性，另一組則用于模型的微調。這一過程將不斷重復，直到模型的表現達到與人類專家相近的水平。

谷歌的實驗使用了 Gemini Nano-1和 Nano-2兩款模型，并針對兩個復雜度不同的任務進行了測試。在測試中，每個任務都使用了約10萬條眾包標注數據，盡管這些數據嚴重不平衡。結果表明，專家之間的判斷一致性很高，而眾包標簽與專家判斷的一致性則相對一般。通過新方法，32.5億參數的模型在低難度任務上的對齊度顯著提升，使用的數據量僅為250-450條，較原來的10萬條大幅減少，仍能取得良好的效果。

綜上所述，谷歌的新方法證明了只需少量高質量的數據，且確保專家標注一致性超過0.8，大型模型也能在訓練時獲得出色的表現。

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