PILLOW: Enhancing Efficient Instruction Fine-tuning via Prompt Matching

📄 arXiv: 2312.05621v2 📥 PDF

作者: Zhenting Qi, Xiaoyu Tan, Shaojie Shi, Chao Qu, Yinghui Xu, Yuan Qi

分类: cs.CL

发布日期: 2023-12-09 (更新: 2024-10-07)

备注: Accepted by EMNLP 2023 (Industry Track), Oral Presentation

💡 一句话要点

PILLOW：通过提示匹配增强高效指令微调

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 指令微调 低秩适应 提示学习 上下文学习 强化学习 大型语言模型 资源效率

📋 核心要点

  1. 指令微调计算成本高昂，阻碍了其在资源受限场景下的应用，LoRA虽然降低了成本，但性能提升仍具挑战。
  2. PILLOW利用LLM的上下文学习能力，通过提示匹配网络选择合适的提示，与指令拼接后输入LoRA微调的LLM。
  3. 实验表明，PILLOW在消费级GPU上实现了与传统指令微调相当的性能，显著降低了计算成本。

📝 摘要（中文）

指令微调是使大型语言模型(LLMs)适应各种任务的常用方法。然而，这种技术通常需要大量的计算资源，使得个人或小型实体难以部署。最近，低秩适应(LoRA)已成为一种有前途的替代方案，它以降低的资源开销提供与完全调优相当的高能力。然而，通过LoRA的微调获得令人满意的性能是一个具有挑战性的问题。在本文中，我们提出了PILLOW，旨在通过基于判别器的提示方法来提高LoRA的性能，利用LLMs的上下文学习能力。PILLOW包含一个匹配网络，该网络从用户定义的提示池中选择提示，将所选提示与用户指令连接作为输入，并使用LoRA微调的LLMs执行推理。通过强化学习训练，与典型的指令微调方法相比，PILLOW在各种评估指标上表现出相当的性能，仅利用消费级GPU资源，并大大降低了计算成本。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决指令微调过程中计算资源需求高的问题，尤其是在LoRA微调中，如何进一步提升性能，使其能够在资源有限的场景下达到甚至超越传统指令微调的效果。现有方法要么计算成本过高，要么在性能上存在瓶颈。

核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型的上下文学习能力，通过一个提示匹配网络，为每个输入指令选择最合适的提示，并将提示与指令拼接后输入到LoRA微调的LLM中。这样可以有效地引导LLM更好地理解指令，从而提高微调后的模型性能。

技术框架：PILLOW框架主要包含以下几个模块：1) 用户定义的提示池，包含多个不同的提示；2) 提示匹配网络，用于从提示池中选择与输入指令最相关的提示；3) LoRA微调的LLM，用于执行最终的推理任务。整个流程是：用户输入指令，提示匹配网络选择提示，拼接指令和提示，输入LoRA微调的LLM，得到输出结果。

关键创新：PILLOW的关键创新在于提出了一个基于判别器的提示匹配网络，该网络能够根据输入指令动态地选择最合适的提示。与传统的静态提示或人工设计的提示相比，这种方法能够更好地适应不同的指令，从而提高模型的泛化能力。此外，使用强化学习训练提示匹配网络也是一个创新点。

关键设计：提示匹配网络的设计至关重要，论文使用了一个神经网络来学习指令和提示之间的匹配关系。损失函数采用强化学习的方式进行优化，目标是最大化最终LLM的性能。具体的网络结构和参数设置在论文中有详细描述，但摘要中未提及。

📊 实验亮点

PILLOW在各种评估指标上表现出与典型指令微调方法相当的性能，同时仅利用消费级GPU资源，并大大降低了计算成本。具体性能数据和对比基线在摘要中未详细说明，但强调了其在资源效率方面的优势。

🎯 应用场景

PILLOW具有广泛的应用前景，尤其适用于资源受限的场景，例如个人开发者、小型企业或边缘计算设备。它可以帮助用户以较低的成本训练出高性能的LLM，用于各种自然语言处理任务，如文本生成、机器翻译、问答系统等。此外，PILLOW还可以应用于教育、医疗等领域，为用户提供个性化的服务。

📄 摘要（原文）

Instruction fine-tuning has conventionally been employed to adapt Large Language Models (LLMs) to a variety of tasks. Nonetheless, this technique often necessitates substantial computational resources, making it impractical for deployment by individuals or small-scale entities. Recently, Low-Rank Adaptation (LoRA) has become a promising alternative, offering high capabilities on par with full tuning with reduced resource overhead. However, attaining satisfactory performance through the fine-tuning of LoRA is a non-trivial challenge. In this paper, we propose PILLOW, which aims to improve LoRA's performance by a discrimination-based prompting method, leveraging LLMs' In-Context Learning ability. PILLOW incorporates a matching network that selects prompts from a user-defined prompt pool, concatenates the selected prompts with the user instruction as input, and performs inference using the LoRA-fine-tuned LLMs. Trained with Reinforcement Learning, PILLOW exhibits commensurate performance on various evaluation metrics compared with typical instruction fine-tuning methods, utilizing only consumer-grade GPU resources and exhibiting a large reduction in computational costs.