Introduction

作者表明ChatGPT、GPT4在各行各业达到很好的效果，但是它们的模型与数据都是闭源的。现在的主流的方案是通过一个老师模型把知识蒸馏到学生模型。

但是在我们的现实教学中，老师把知识教给学生，学生还会给老师反馈哪道题不会，也就是hard样本。
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作者提出了对抗框架，包括以下步骤：

模型阶段：把学生的回复align到老师的回复。
区分阶段：区分阶段识别困难样本。
生成阶段：产生新的关于模型生成困难的指令。

最后作者通过这个框架，以Alpaca 175条种子数据为基础，生成了70k数据，在LLaMA 7B上微调，达到了95%ChatGPT的水平，模型命名为Lion。

Methodology

定义teacher model 为： $\theta^T)$ ，student model 为 $S(x;\theta^S)$ 。

在以前的方法中，普遍做法就是把teacher model 生成的数据，让student model 微调，训练完成后，学生不会百分百达到teacher model的水准，它们之间存在一个gap，而作者认为 hard sample dominate 了这个gap，所以优化方向就是关注这些hard sample，以实现高效提升效率。

所以需要不断的生成对student model 来说的hard sample，供给student model training，最后 student model 会把 hard sample convert into simple sample。

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如上图，首先初始化两个 Dataset Pool，首先采用Teacher model 以类似于Self- Instruct 的方法生成数据，template如下：

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然后把生成的数据分别放入 Train Pool 与 Cache Pool，然后 Student Model 从 Train Pool 里面那数据微调。微调完成后，Teacher model 与Student model 分别拿 Cache Pool 里面的数据进行推理，拿到他们的推理结果后，以类似Vicuna的方式进行结果质量比较，也就是找出hard sample，template如下：
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根据得分，区分出hard sample 与 easy sample，继续使用ChatGPT以few shot的形式产生新的数据，为了确保数据的多样性以及hard sample的数量，比例采用1:1的形式。template如下：