“弱智吧”帖子训练AI效果遥遥领先？研究团队回应

白岳霖和他的小伙伴们实在想不到，他们最近做的中文指令微调数据集，会因为使用了百度贴吧“弱智吧”的帖子相关数据而火爆“出圈”。

白岳霖是中国科学院深圳先进技术研究院三年级硕士生。他的团队在题为“COIG-CQIA: Quality is All You Need for Chinese Instruction Fine-tuning”的研究中，使用“弱智吧标题+GPT-4回答”微调后的大模型评估结果，超过了他们收集的其他有监督微调（SFT）指令集数据。后者来自包括知乎、百科、豆瓣、小红书等社交平台。对此，业内人士表示“看论文看到哈哈大笑”。

网友纷纷跟帖评论：“这把‘弱智吧’上大分”“大智若愚”“‘弱智吧’才是人类面对AI的最后一道堡垒”。

“没想到这个工作‘出圈’了，但网上存在一些错误解读，比如有人拿这个研究调侃‘知乎不如弱智吧’。”作为论文共同第一作者，白岳霖告诉《中国科学报》，这篇文章的作者来自国内外多个顶尖机构，“考虑到团队学术声誉与社会影响，这些误读有必要澄清一下”。

“上大分”的不是“弱智吧”

“弱智吧”是百度贴吧的一个子论坛。在这个论坛中，用户经常发布包含双关语、多义词、因果倒置和谐音词等具有挑战性的内容，很多内容设计有逻辑陷阱，即使对人类来说也颇具挑战。

弱智吧帖子标题的风格大概如下：

“一个半小时是几个半小时？”

“陨石为什么总是落在陨石坑里？”

“人如果只剩一个心脏还能活吗？”

“蓝牙耳机坏了，去医院挂耳科还是牙科？”

还有一些幽默发言角度清奇：“生鱼片是死鱼片”“等红灯是在等绿灯”“咖啡因来自咖啡果”“救火是在灭火”“指南针主要是指北”“小明打开水龙头是因为开水龙头烫到了小明的手”……

正因为“弱智吧”中许多提问脑洞大开，这些问题常被用来测试大模型的能力。

这样的语料数据，自然也逃不过研究团队的“法眼”。

此外，《中国科学报》了解到，这支研究团队的平均年龄只有20多岁，大多为在读硕士生和博士生。他们经常光顾知乎、豆瓣、小红书等平台，当然也少不了“弱智吧”。

当他们决定“手搓”一个高质量的中文指令微调数据集时，“弱智吧”相关语料自然地成为他们的一个选择。

不过，并不像传说的那样——“弱智吧8项测试第一，远超知乎豆瓣小红书”“竟成最佳中文AI训练数据”。实际上，在Yi-34B大模型上表现上佳的，不单纯是“弱智吧”。具体来说，弱智吧只贡献了个标题。

论文提到，研究团队收集了“弱智吧”上点赞数最多的500个帖子，并使用这些帖子的标题作为指令，使用GPT-4生成相应的回复。而对于由GPT-4生成的回复，研究团队还进行了人工审核、优化与筛选，并最终获得了240对（指令，响应）样本。使用这240对样本训练过的Yi-34B大模型，在Belle-Eval测试集上录得高分。

要指出的是，除“弱智吧”之外，知乎、小红书、豆瓣、百科等来源的数据，研究团队并没有借助GPT-4去生成回答，而是采用严格的数据过滤，最大程度保留网络中人类撰写的高质量内容。

以拥有大量高质量用户生产内容的知乎为例，研究团队设置了“高赞回答”等筛选条件，经内容过滤、评分后，即采用得分较高的原内容。

相形之下，研究团队仅使用弱智吧帖子的标题作为训练大模型的指令，完全没有包含网友的回帖和评论，而是使用GPT4辅助人工构造了回复答案。

因此，面对网上“‘弱智吧’上大分”之类的言论，白岳霖回应说：“网络上的宣传过分夸大事实。”

“许多读者误以为我们使用‘弱智吧’网友的评论训练大模型就可以达到很好的效果，事实上，我们仅保留了弱智吧帖子的标题。”白岳霖说：“实验结果并不能代表弱智吧，因为数据实际上相当于多方（网友、作者们和大模型系统）协同构造的。”

对各平台来源的数据“跑分”并非研究本意

研究团队为何仅针对“弱智吧”作文章？

“因为我们的目标是构建符合大模型指令微调质量需求的数据，而贴吧中网友的评论通常不适合直接作为微调数据，因此我们并没有将‘弱智吧’网友的评论纳入我们的数据中。”白岳霖告诉《中国科学报》。

论文通讯作者、加拿大滑铁卢大学博士生张舸进一步向《中国科学报》解释：“‘弱智吧’中网友们绞尽脑汁想出来的‘弱智问题’，的确为大模型提供了角度清奇的高质量指令。但是帖子的回答，却有很多冒犯性表述甚至事实性错误，许多回答就是抖机灵、玩梗的，而GPT-4的回答基本上都‘很正经’，经过人工筛选基本上能得到较为可靠的回答。”

由于对“弱智吧”数据的“区别对待”在传播中很难被关注到，吃瓜群众很容易就对这项工作产生了误读，认为仅使用“弱智吧”的内容就能将大模型训练出远超其他平台的效果。

白岳霖进一步谈到：“我们的实验结果也不能完全代表互联网中的各个平台，任何关于平台对立的情绪都不是我们想要探讨或者希望看到的。”

不过，也正是研究团队对“弱智吧”数据的特殊操作，在论文内容发酵后引发了相关人士对实验结果的质疑。

有质疑者提出：来自知乎、豆瓣等平台的其它子数据集采样了原内容和网友评论，只有“弱智吧”的子数据集完全不包括网友的评论、而是采用了GPT-4合成的回答——这样的回答明显更完善、准确、多样，且最终来评分的居然还是GPT-4。“既当运动员又当裁判员，Evaluation bias（评估偏见）不会爆炸吗？用这种操作误导公众、获取流量，是不是有点过于不严谨了？”

对于这一诘问，白岳霖也给出了正面回应。

“获取流量并不是我们的初衷，我们也无意哗众取宠，更没有计划或安排任何宣传内容，我们的初衷只是想默默为中文NLP（自然语言处理）社区贡献些高质量数据集；对平台‘跑分’的实验本意，是想观察各平台数据对于测试集中各任务都有哪些影响。”白岳霖解释说。

至于为何只有“弱智吧”子集不包括网友评论，正如前述所提到的，也是出于“弱智吧”部分网友评论经判断达不到训练语言模型的回答质量标准，因此决定重新构造回答。而使用GPT-4辅助构造回答，则主要是为了尽可能减少人力投入。白岳霖同时表示，已经注意到有关评估偏见的问题，他们计划在下一版论文更新中“补充人工评估实验”。

张舸告诉《中国科学报》，“手搓”一个通用的、高质量的中文指令微调数据集，需要做大量筛选、检查和调优的工作，“是个体力活儿”，能寻求机器帮忙的当然不会放过。

一切为了“更适合中国宝宝的AI”

张舸是这项研究的核心人物，他也是COIG（Chinese Open Instruction Generalist，中文开源指令数据集）系列工作的发起人之一。

谈及发起这项研究的初衷，他告诉《中国科学报》，国内在有关中文指令微调数据集方面，目前还没有质量特别好的开源项目，个别项目也只是“勉强能用”，因此萌生了给业界提供一个完全开源的、包含中文社交媒体数据等在内各种来源的、可以直接微调大模型的数据集的想法。

通过筛选收集，构建出具有挑战性的、真实的中文语料互动数据，对于训练和评估大语言模型理解和执行中文指令的能力而言，无疑是极具价值的。最直接地，将有利于减少大模型在回答中出现“幻觉”（模型在输出文本时出现的一些并不符合事实或常识的内容）。

在这项工作中，作者团队构建了一个包含4万多条高质量数据的中文指令微调数据集，并将其开源给研究机构、企业等各方，为中文NLP社区提供了宝贵的资源。

然而，这项工作繁琐复杂，不仅要去各个平台“爬取”高质量的内容数据，还需要运用各种技术手段清洗、审核，工作量非常大，需要群策群力。因此，该工作的作者团队就达20人。

团队中，除了来自中国科学院深圳先进技术研究院的白岳霖外，还有来自中国科学院自动化研究所、中国科学技术大学、北京大学、加拿大滑铁卢大学、曼彻斯特大学等顶尖机构的成员，因此这项工作被网友们戏称为是国内外研究天团“为了开发出适合中国宝宝体质的AI”之作。

《中国科学报》进一步了解到，这群年轻人从2023年11月起着手该研究，仅用了不到4个月就完成了几乎全部工作。如此高效率的表现，他们是怎样组织协作的？

“我们创建了一个致力于多模态AI的开源社区—— M-A-P（Multimodal Art Projection），没有线下实体、没有任何盈利目的，只要能来一起做事情，我们就欢迎。”张舸介绍说，两年多前，他和几位小伙伴因一个音乐类大模型训练项目走到了一起，共同创办了M-A-P。之后，朋友、朋友的朋友、朋友的朋友的朋友……感兴趣加入的小伙伴越来越多，就形成了一个有稳定贡献的开源社区。

他告诉记者，在M-A-P社区，大家发起一个课题后，就寻求合作者一起做；如果涉及到一些资源需求，大家会和科技公司等洽谈，公司若愿意投入资源，可以一起合作、共同开发。但前提是，项目完成之后，公司除保留一些私有资源外，必须将项目成果共享给开源社区。

“我们所有项目的目标，都是能够做出来一些好东西开源给大家用。”张舸说，开源社区具有高校院所和企业所不具备的灵活性和纯粹性，此次中文指令微调数据集（CQIA）的工作，就是在M-A-P社区发起、逐步汇聚了国内外科研力量完成的。

张舸坦言，这项工作从发起到完成，一些参与的小伙伴他甚至都没见过面。

（中国科学院自动化研究所在读博士生梁燚铭（论文共同第一作者）对本文亦有贡献）

相关论文信息：