Self-Evolved Diverse Data Sampling for Efficient Instruction Tuning

📄 arXiv: 2311.08182v1 📥 PDF

作者: Shengguang Wu, Keming Lu, Benfeng Xu, Junyang Lin, Qi Su, Chang Zhou

分类: cs.CL, cs.LG

发布日期: 2023-11-14

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出自演化多样数据采样方法以提高指令调优效率

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

关键词: 大型语言模型 指令调优 自演化机制 数据采样 多样性增强

📋 核心要点

  1. 现有指令调优方法依赖于庞大的数据集，导致计算和标注成本高昂，效率低下。
  2. 本文提出DiverseEvol自演化机制，模型通过迭代采样最具多样性的数据点，提升自身性能。
  3. 实验结果表明，使用不到8%的数据集，模型性能保持或提升，展示了方法的有效性和优势。

📝 摘要（中文）

增强大型语言模型（LLMs）的指令跟随能力通常需要大量的指令调优数据集。然而，这些数据集的庞大体量带来了显著的计算负担和标注成本。为此，本文提出了一种标签高效的指令调优方法，模型能够主动采样子集以提升自身性能，称为自演化机制DiverseEvol。该方法通过选择与现有数据点在当前嵌入空间中最为不同的新数据点，增强所选子集的多样性。通过在三个数据集和基准上的广泛实验，DiverseEvol展现了其有效性。我们的模型在使用不到8%的原始数据集的情况下，性能保持或提升，相较于全数据微调表现更优。我们还提供了实证证据，分析了指令数据多样性的重要性及迭代方案相较于一次性采样的优势。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大型语言模型在指令调优过程中对庞大数据集的依赖问题。现有方法在数据量上要求高，导致计算和标注成本显著增加。

核心思路：提出DiverseEvol自演化机制，允许模型在无人工干预的情况下主动选择和增强训练数据集的多样性，从而提升其指令跟随能力。

技术框架：DiverseEvol的整体架构包括数据采样模块和迭代训练模块。模型首先在当前嵌入空间中选择与已有数据点最为不同的新数据点，然后将这些数据点加入训练集，进行迭代训练以优化性能。

关键创新：DiverseEvol的核心创新在于其自演化的数据采样机制，通过增强数据集的多样性来提升模型性能。这一方法与传统的静态数据采样方法本质上不同，后者通常依赖于预先定义的数据集。

关键设计：在实现过程中，模型的损失函数设计为能够有效评估新数据点对性能的贡献，网络结构则采用了适应性调整的策略，以便在每次迭代中优化数据选择过程。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，使用DiverseEvol方法的模型在不到8%的原始数据集上训练，性能保持或提升，优于全数据微调的基线。这表明该方法在数据利用效率和模型性能提升方面具有显著优势。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自然语言处理、对话系统和智能助手等。通过提高指令调优的效率，DiverseEvol可以降低数据标注成本，提升模型在特定任务上的适应能力，具有重要的实际价值和广泛的应用前景。

📄 摘要（原文）

Enhancing the instruction-following ability of Large Language Models (LLMs) primarily demands substantial instruction-tuning datasets. However, the sheer volume of these imposes a considerable computational burden and annotation cost. To investigate a label-efficient instruction tuning method that allows the model itself to actively sample subsets that are equally or even more effective, we introduce a self-evolving mechanism DiverseEvol. In this process, a model iteratively augments its training subset to refine its own performance, without requiring any intervention from humans or more advanced LLMs. The key to our data sampling technique lies in the enhancement of diversity in the chosen subsets, as the model selects new data points most distinct from any existing ones according to its current embedding space. Extensive experiments across three datasets and benchmarks demonstrate the effectiveness of DiverseEvol. Our models, trained on less than 8% of the original dataset, maintain or improve performance compared with finetuning on full data. We also provide empirical evidence to analyze the importance of diversity in instruction data and the iterative scheme as opposed to one-time sampling. Our code is publicly available at https://github.com/OFA-Sys/DiverseEvol.git.