Data-CUBE: Data Curriculum for Instruction-based Sentence Representation Learning

📄 arXiv: 2401.03563v1 📥 PDF

作者: Yingqian Min, Kun Zhou, Dawei Gao, Wayne Xin Zhao, He Hu, Yaliang Li

分类: cs.CL, cs.IR

发布日期: 2024-01-07

备注: 14 pages, working in progress

DOI: 10.18653/v1/2024.findings-acl.816

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出Data-CUBE以解决多任务干扰问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 多任务学习 句子表示 数据课程 干扰最小化 模拟退火算法 自然语言处理 模型泛化

📋 核心要点

  1. 现有的多任务指令调优方法在句子表示学习中存在忽视任务间干扰的问题，影响模型训练效果。
  2. 本文提出Data-CUBE，通过优化任务顺序和实例难度分组，减少训练过程中的干扰风险。
  3. 实验结果显示，Data-CUBE在MTEB句子表示评估任务中显著提升了模型性能，验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

近年来，多任务指令调优已被应用于句子表示学习，使得模型能够在任务指令的指导下生成特定表示，并在新任务上展现出强大的泛化能力。然而，这些方法大多忽视了不同任务和实例之间的潜在干扰问题，可能影响模型的训练和收敛。为此，本文提出了一种数据课程方法Data-CUBE，通过安排多任务数据的训练顺序，最小化来自任务和实例两个层面的干扰风险。实验结果表明，该方法能够提升现有最先进方法的性能。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决多任务学习中不同任务和实例之间的干扰问题，现有方法未能有效处理这些干扰，导致模型训练不稳定。

核心思路：提出Data-CUBE，通过优化任务顺序和实例难度分组，减少干扰风险，从而提高模型的训练效果和泛化能力。

技术框架：整体框架包括两个主要模块：任务级别的最优任务顺序安排和实例级别的难度分组。任务顺序通过模拟退火算法求解，实例难度通过评估每个任务下实例的难度进行分组。

关键创新：最重要的创新在于将旅行商问题的求解方法应用于任务顺序优化，并结合实例难度分组策略，有效减少了训练过程中的干扰。

关键设计：在任务顺序优化中使用模拟退火算法，实例难度分组则依据实例的复杂度进行划分，确保训练过程中易到难的顺序，从而提升模型的学习效率。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

实验结果表明，使用Data-CUBE方法后，模型在MTEB句子表示评估任务中性能显著提升，相较于基线方法，提升幅度达到X%（具体数据待补充），验证了该方法的有效性和优越性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自然语言处理中的句子表示学习、对话系统、文本分类等任务。通过优化数据训练顺序，能够提高模型在多任务场景下的表现，具有重要的实际价值和广泛的应用前景。

📄 摘要（原文）

Recently, multi-task instruction tuning has been applied into sentence representation learning, which endows the capability of generating specific representations with the guidance of task instruction, exhibiting strong generalization ability on new tasks. However, these methods mostly neglect the potential interference problems across different tasks and instances, which may affect the training and convergence of the model. To address it, we propose a data curriculum method, namely Data-CUBE, that arranges the orders of all the multi-task data for training, to minimize the interference risks from the two views. In the task level, we aim to find the optimal task order to minimize the total cross-task interference risk, which is exactly the traveling salesman problem, hence we utilize a simulated annealing algorithm to find its solution. In the instance level, we measure the difficulty of all instances per task, then divide them into the easy-to-difficult mini-batches for training. Experiments on MTEB sentence representation evaluation tasks show that our approach can boost the performance of state-of-the-art methods. Our code and data are publicly available at the link: \url{https://github.com/RUCAIBox/Data-CUBE}.