One-Shot Learning as Instruction Data Prospector for Large Language Models

📄 arXiv: 2312.10302v4 📥 PDF

作者: Yunshui Li, Binyuan Hui, Xiaobo Xia, Jiaxi Yang, Min Yang, Lei Zhang, Shuzheng Si, Ling-Hao Chen, Junhao Liu, Tongliang Liu, Fei Huang, Yongbin Li

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2023-12-16 (更新: 2024-06-03)

备注: ACL 2024

💡 一句话要点

Nuggets：利用单样本学习从海量数据中挖掘高质量指令数据，提升大语言模型性能

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

关键词: 指令微调 单样本学习 数据质量 大语言模型 困惑度 数据筛选

📋 核心要点

  1. 现有指令微调方法过度依赖数据规模，忽略了数据质量，导致模型性能受损。
  2. Nuggets方法利用单样本学习能力评估指令数据的质量，筛选出对模型提升最有效的样本。
  3. 实验表明，使用Nuggets筛选出的1%高质量数据进行指令微调，性能超越使用全部数据的传统方法。

📝 摘要（中文）

当前指令微调实践通常侧重于扩大数据规模，而缺乏确保数据质量的明确策略，这可能无意中引入噪声，从而损害模型性能。为了解决这个问题，我们提出了一种新颖而高效的方法 extsc{Nuggets}，它利用单样本学习来辨别和选择来自大型数据集的高质量指令数据。 extsc{Nuggets}评估单个指令示例作为有效单样本学习实例的潜力，从而识别那些可以显著提高各种任务性能的示例。 extsc{Nuggets}使用基于候选示例对多样化锚定集困惑度影响的评分系统，从而促进选择最有利的数据进行指令微调。通过在包括MT-Bench和Alpaca-Eval在内的两个基准上的全面评估，我们表明，使用 extsc{Nuggets}策划的top 1％示例进行指令微调，显著优于使用整个数据集的传统方法。

🔬 方法详解

问题定义：现有指令微调方法在追求大数据规模的同时，忽略了数据质量的重要性。海量数据中可能包含大量噪声或低质量的指令样本，这些样本不仅无法有效提升模型性能，反而会引入偏差，降低模型的泛化能力和可靠性。因此，如何从海量数据中筛选出高质量的指令数据，是当前指令微调面临的关键问题。

核心思路：Nuggets的核心思路是利用单样本学习的能力来评估指令数据的质量。具体来说，该方法认为，高质量的指令数据应该能够作为有效的单样本学习实例，即能够显著提升模型在特定任务上的表现。因此，Nuggets通过评估每个指令样本对模型在多样化任务上的困惑度影响，来衡量其作为单样本学习实例的潜力。

技术框架：Nuggets方法主要包含以下几个阶段：1) 候选集构建：从大规模指令数据集中选取一定数量的指令样本作为候选集。2) 锚定集构建：构建一个包含多样化任务的锚定集，用于评估候选样本的影响。3) 困惑度评估：对于每个候选样本，将其作为单样本示例添加到锚定集中，并计算模型在锚定集上的困惑度变化。4) 质量评分：根据困惑度变化对候选样本进行评分，困惑度降低越多，说明该样本质量越高。5) 数据选择：选择评分最高的top K个样本作为高质量指令数据，用于后续的指令微调。

关键创新：Nuggets方法最重要的创新在于其利用单样本学习能力来评估指令数据质量的思路。与传统的基于规则或人工标注的数据筛选方法不同，Nuggets能够自动地从数据中学习，并根据模型自身的表现来评估数据质量，从而更加有效地筛选出对模型提升有帮助的样本。

关键设计：Nuggets的关键设计包括：1) 锚定集的多样性：锚定集需要包含多样化的任务，以确保评估的全面性。2) 困惑度计算的准确性：需要选择合适的困惑度计算方法，以准确反映候选样本的影响。3) 评分函数的合理性：评分函数需要能够有效地将困惑度变化转化为质量评分，以便进行数据选择。

📊 实验亮点

实验结果表明，使用Nuggets筛选出的top 1%指令数据进行微调，在MT-Bench和Alpaca-Eval两个基准测试中，显著优于使用整个数据集进行微调的传统方法。这表明Nuggets能够有效地识别和选择高质量的指令数据，从而提升大语言模型的性能。

🎯 应用场景

Nuggets方法可广泛应用于各种基于指令微调的大语言模型训练场景，例如对话系统、文本生成、代码生成等。通过筛选高质量的指令数据，可以显著提升模型的性能和效率，降低训练成本。此外，该方法还可以用于评估和优化现有指令数据集的质量，为构建更高质量的训练数据提供指导。

📄 摘要（原文）

Contemporary practices in instruction tuning often hinge on enlarging data scaling without a clear strategy for ensuring data quality, inadvertently introducing noise that may compromise model performance. To address this challenge, we introduce \textsc{Nuggets}, a novel and efficient methodology that leverages one-shot learning to discern and select high-quality instruction data from extensive datasets. \textsc{Nuggets} assesses the potential of individual instruction examples to act as effective one-shot learning instances, thereby identifying those that can significantly improve performance across diverse tasks. \textsc{Nuggets} utilizes a scoring system based on the impact of candidate examples on the perplexity of a diverse anchor set, facilitating the selection of the most advantageous data for instruction tuning. Through comprehensive evaluations on two benchmarks, including MT-Bench and Alpaca-Eval, we show that instruction tuning with the top 1\% of examples curated by \textsc{Nuggets} substantially outperforms conventional methods employing the entire dataset.