MoDS: Model-oriented Data Selection for Instruction Tuning

📄 arXiv: 2311.15653v1 📥 PDF

作者: Qianlong Du, Chengqing Zong, Jiajun Zhang

分类: cs.CL

发布日期: 2023-11-27

💡 一句话要点

提出MoDS以解决指令调优中的数据选择问题

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

关键词: 指令调优 数据选择 模型微调 质量评估 覆盖率 必要性评估 自然语言处理

📋 核心要点

  1. 现有方法通常依赖大量指令数据进行微调，导致计算资源浪费和效率低下。
  2. 本文提出的MoDS方法通过质量评估、覆盖率和必要性三个维度选择指令数据，优化微调过程。
  3. 实验结果显示，使用仅4000条指令对模型进行微调，其性能超过使用完整214k指令数据集的模型。

📝 摘要（中文）

指令调优已成为赋予大型语言模型（LLMs）遵循用户指令能力的主要方法。通常需要数十万或数百万对指令进行微调。近期研究表明，少量高质量的指令数据足以满足需求。然而，如何为特定LLM选择合适的指令数据仍然是一个未解决的问题。为此，本文提出了一种模型导向的数据选择（MoDS）方法，该方法基于质量、覆盖率和必要性三个方面的新标准选择指令数据。实验结果表明，使用我们的方法选择的4000条指令对微调的模型性能优于使用包含214k指令数据的完整原始数据集的模型。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决如何为特定大型语言模型选择合适的指令数据的问题。现有方法通常依赖大量指令数据，导致计算资源的浪费和效率的低下。

核心思路：论文提出的MoDS方法通过引入质量评估模型、覆盖率算法和必要性评估模型，系统性地选择高质量、覆盖广泛且必要的指令数据，以优化微调过程。

技术框架：MoDS方法的整体流程包括三个主要阶段：首先，利用质量评估模型从原始指令数据集中筛选出高质量子集；其次，从高质量子集中设计算法选择具有良好覆盖率的种子指令数据集；最后，开发必要性评估模型，识别在初始指令跟随LLM中表现不佳的指令数据，以进一步提升模型性能。

关键创新：MoDS的核心创新在于综合考虑质量、覆盖率和必要性三个维度进行数据选择，这与现有方法单一依赖数据量的策略形成鲜明对比。

关键设计：在技术细节上，质量评估模型和必要性评估模型的设计至关重要，具体的参数设置和损失函数的选择将直接影响最终模型的性能。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，使用MoDS方法选择的4000条指令对微调的模型在性能上优于使用完整的214k指令数据集，显示出显著的提升效果，证明了该方法在数据选择上的有效性。

🎯 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。通过优化指令数据的选择，能够显著提升模型的学习效率和响应能力，降低计算成本，具有重要的实际价值和广泛的应用前景。

📄 摘要（原文）

Instruction tuning has become the de facto method to equip large language models (LLMs) with the ability of following user instructions. Usually, hundreds of thousands or millions of instruction-following pairs are employed to fine-tune the foundation LLMs. Recently, some studies show that a small number of high-quality instruction data is enough. However, how to select appropriate instruction data for a given LLM is still an open problem. To address this problem, in this paper we present a model-oriented data selection (MoDS) approach, which selects instruction data based on a new criteria considering three aspects: quality, coverage and necessity. First, our approach utilizes a quality evaluation model to filter out the high-quality subset from the original instruction dataset, and then designs an algorithm to further select from the high-quality subset a seed instruction dataset with good coverage. The seed dataset is applied to fine-tune the foundation LLM to obtain an initial instruction-following LLM. Finally, we develop a necessity evaluation model to find out the instruction data which are performed badly in the initial instruction-following LLM and consider them necessary instructions to further improve the LLMs. In this way, we can get a small high-quality, broad-coverage and high-necessity subset from the original instruction datasets. Experimental results show that, the model fine-tuned with 4,000 instruction pairs selected by our approach could perform better than the model fine-tuned with the full original dataset which includes 214k instruction data.