TCIA: A Task-Centric Instruction Augmentation Method for Instruction Finetuning

📄 arXiv: 2508.20374v1 📥 PDF

作者: Simin Ma, Shujian Liu, Jun Tan, Yebowen Hu, Song Wang, Sathish Reddy Indurthi, Sanqiang Zhao, Liwei Wu, Jianbing Han, Kaiqiang Song

分类: cs.AI

发布日期: 2025-08-28

💡 一句话要点

提出TCIA以优化指令微调中的任务相关性问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 指令微调 任务相关性 指令增强 大型语言模型 多样性生成 应用优化 模型适应性

📋 核心要点

  1. 现有方法在生成多样化指令时，往往忽视了任务相关性，导致模型在特定应用中的表现不佳。
  2. TCIA框架通过在离散查询约束空间中扩展指令，确保生成的指令既多样又与特定任务相关。
  3. 实验结果显示，TCIA在四个任务特定应用中平均提升了8.7%的性能，且未影响模型的通用指令跟随能力。

📝 摘要（中文）

多样化的指令数据对于大型语言模型的有效指令微调至关重要，因为它使模型能够在不同类型的输入中进行泛化。现有方法通常利用大型语言模型自动生成多样化的指令，但往往忽视了在实际应用中任务相关性的重要性。为此，本文提出了任务中心指令增强（TCIA）框架，系统性地扩展指令，同时保持多样性和任务对齐。通过在离散查询约束空间中表示指令，TCIA创建了一组丰富的任务相关指令，使模型能够在不牺牲整体性能的情况下泛化到这些任务特定的指令。实验表明，TCIA在四个真实世界的任务特定应用中平均提升了开源大型语言模型的性能8.7%，在某些情况下超越了领先的闭源模型。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有指令生成方法在任务相关性方面的不足，导致模型在特定应用中的性能下降。现有方法通常侧重于数据多样性，而忽视了与实际任务的对齐。

核心思路：TCIA框架的核心思路是通过在离散查询约束空间中表示指令，系统性地扩展指令集，确保生成的指令既多样又与特定任务相关。这种设计使得模型能够更好地适应特定应用场景。

技术框架：TCIA的整体架构包括指令生成模块和任务对齐模块。指令生成模块负责创建多样化的指令，而任务对齐模块则确保这些指令与特定任务的相关性。

关键创新：TCIA的主要创新在于其任务中心的指令增强方法，通过离散查询约束空间的表示，显著提升了指令的任务相关性，与现有方法相比，能够更好地适应特定应用需求。

关键设计：在关键设计上，TCIA采用了特定的损失函数来平衡指令的多样性与任务相关性，同时在网络结构上进行了优化，以提高生成指令的质量和适应性。具体参数设置和网络结构细节在实验部分进行了详细说明。

📊 实验亮点

实验结果显示，TCIA在四个真实世界的任务特定应用中，平均提升了开源大型语言模型的性能8.7%。在某些情况下，TCIA甚至超越了领先的闭源模型，证明了其在任务特定指令生成中的有效性和优势。

🎯 应用场景

TCIA框架具有广泛的应用潜力，尤其在需要特定任务知识的领域，如医疗、金融和客户服务等。通过优化指令生成，TCIA能够帮助大型语言模型更好地适应实际应用场景，提高模型的实用性和效率，未来可能推动更多行业的智能化进程。

📄 摘要（原文）

Diverse instruction data is vital for effective instruction tuning of large language models, as it enables the model to generalize across different types of inputs . Building such diversified instruction dataset is an essential step in this process. Existing approaches often leverage large language models to automatically explore and generate diverse instructions, ensuring both data diversity and quality. However, they tend to overlook an important factor in real-world applications: on-task relevance. In practice, only a few real-world applications require a truly general-purpose model; most benefit from task-specific knowledge tailored to their particular use case. Therefore, it is vital to develop instruction augmentation methods that not only maintain diversity but are also optimized for specific, real-world scenarios. We thus introduce Task Centric Instruction Augmentation (TCIA), a framework that systematically expands instructions while preserving both diversity and task alignment. By representing instructions in a discrete query-constraints space, TCIA creates a rich set of task-relevant instructions and enables models to generalize to these task-specific instructions without sacrificing overall performance. Experiments show that TCIA improves open-source LLMs' performance by an average of 8.7% across four real-world, task-specific applications, and in some cases outperforming leading closed-source models. These improvements do not compromise general instruction-following ability, making TCIA a scalable and efficient solution for adapting LLMs to real-world, task-focused applications.