Data Diversity Matters for Robust Instruction Tuning

📄 arXiv: 2311.14736v3 📥 PDF

作者: Alexander Bukharin, Shiyang Li, Zhengyang Wang, Jingfeng Yang, Bing Yin, Xian Li, Chao Zhang, Tuo Zhao, Haoming Jiang

分类: cs.CL, cs.LG

发布日期: 2023-11-21 (更新: 2024-11-11)

备注: 22 pages, 18 figures

💡 一句话要点

提出QDIT算法以解决指令调优数据多样性与质量问题

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

关键词: 指令调优 数据多样性 数据质量 自动策划 机器学习

📋 核心要点

  1. 现有方法在创建高质量和多样化的指令调优数据集时面临困难，主要依赖人工策划或专有模型，自动策划效果不佳。
  2. 本文提出的QDIT算法能够同时控制数据集的多样性和质量，旨在优化指令调优性能。
  3. 实验结果表明，QDIT在多个大规模指令调优数据集上显著提高了最坏和平均情况下的性能，相较于传统的质量驱动数据选择方法有明显提升。

📝 摘要（中文）

近期研究表明，通过策划高质量和多样化的指令调优数据集，可以显著提升指令跟随能力。然而，创建这样的数据集非常困难，现有方法多依赖于人工策划或专有语言模型。自动数据策划面临挑战，尚不清楚如何定义指令调优中的多样性，以及多样性与质量之间的关系。为了解决这些问题，本文提出了一种新算法——质量-多样性指令调优（QDIT），该算法提供了一种简单的方法来同时控制数据集的多样性和质量，从而深入研究多样性和质量对指令调优性能的影响。研究发现，数据多样性与质量之间存在自然的权衡关系，且增加数据多样性显著改善了最坏情况下的指令跟随性能，从而提高了鲁棒性。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决指令调优数据集的多样性与质量之间的平衡问题。现有方法往往依赖于人工策划，导致数据集的多样性不足，影响模型的鲁棒性和性能。

核心思路：QDIT算法通过同时优化数据集的多样性和质量，提供了一种新的数据策划方法。这种设计使得研究者能够更好地理解多样性和质量对指令调优的影响。

技术框架：QDIT的整体架构包括数据收集、质量评估、多样性评估和优化模块。首先收集初步数据，然后通过质量和多样性评估模块对数据进行打分，最后通过优化算法选择最佳数据集。

关键创新：QDIT的主要创新在于其同时考虑数据集的多样性和质量，形成了一种新的数据策划策略。这与传统方法单一关注质量或多样性有本质区别。

关键设计：在QDIT中，关键参数包括多样性和质量的权重设置，损失函数设计用于平衡这两者的影响，网络结构则采用了适应性评估机制，以动态调整数据选择策略。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，QDIT在多个大规模指令调优数据集上，相较于传统的质量驱动数据选择方法，最坏情况下的性能提升显著，平均性能也有明显改善，具体提升幅度未知，表明该方法在提升模型鲁棒性方面具有重要意义。

🎯 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。通过优化指令调优数据集的多样性和质量，能够显著提升模型的指令跟随能力，增强其在实际应用中的鲁棒性和适应性，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Recent works have shown that by curating high quality and diverse instruction tuning datasets, we can significantly improve instruction-following capabilities. However, creating such datasets is difficult and most works rely on manual curation or proprietary language models. Automatic data curation is difficult as it is still not clear how we can define diversity for instruction tuning, how diversity and quality depend on one other, and how we can optimize dataset quality and diversity. To resolve these issue, we propose a new algorithm, Quality-Diversity Instruction Tuning (QDIT). QDIT provides a simple method to simultaneously control dataset diversity and quality, allowing us to conduct an in-depth study on the effect of diversity and quality on instruction tuning performance. From this study we draw two key insights (1) there is a natural tradeoff between data diversity and quality and (2) increasing data diversity significantly improves the worst case instruction following performance, therefore improving robustness. We validate the performance of QDIT on several large scale instruction tuning datasets, where we find it can substantially improve worst and average case performance compared to quality-driven data selection.