Your Vision-Language Model Itself Is a Strong Filter: Towards High-Quality Instruction Tuning with Data Selection

📄 arXiv: 2402.12501v1 📥 PDF

作者: Ruibo Chen, Yihan Wu, Lichang Chen, Guodong Liu, Qi He, Tianyi Xiong, Chenxi Liu, Junfeng Guo, Heng Huang

分类: cs.CL

发布日期: 2024-02-19

备注: 9 pages, 3 figures, 4 tables

💡 一句话要点

提出Self-Filter方法以提升视觉语言模型的数据选择质量

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

关键词: 数据选择 指令调优 视觉语言模型 多样性增强 深度学习

📋 核心要点

  1. 现有的数据选择方法依赖于单一评分或下游任务，导致效率低下和过拟合问题。
  2. 提出的Self-Filter方法利用VLM自身作为过滤器，通过评估指令难度选择高质量样本。
  3. 实验结果显示，Self-Filter在使用仅15%样本的情况下，性能优于全数据设置和竞争基线。

📝 摘要（中文）

在指令调优中，数据选择是获取高质量数据和训练遵循指令的大型语言模型（LLMs）的关键过程，但对于视觉语言模型（VLMs）而言，这仍是一个新兴且未被充分探索的研究领域。现有的数据选择方法依赖于单一不可靠的评分，或使用下游任务进行选择，既耗时又可能导致对所选评估数据集的过拟合。为了解决这一挑战，本文提出了一种新颖的数据集选择方法Self-Filter，利用VLM本身作为过滤器。该方法的灵感来源于VLM在处理最具挑战性的指令时的表现。Self-Filter分为两个阶段：第一阶段设计评分网络评估训练指令的难度，并与VLM共同训练；第二阶段使用训练好的评分网络测量每个指令的难度，选择最具挑战性的样本，并惩罚相似样本以鼓励多样性。综合实验表明，Self-Filter在LLaVA和MiniGPT-4上仅使用约15%的样本便能达到比全数据设置更好的结果，并在与竞争基线的比较中表现优越。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决视觉语言模型在指令调优过程中数据选择的低效和不可靠问题。现有方法往往依赖单一评分或下游任务，导致选择过程耗时且容易过拟合。

核心思路：提出Self-Filter方法，利用VLM自身作为过滤器，通过评估训练指令的难度来选择高质量样本，旨在提高指令调优的效果。

技术框架：Self-Filter方法分为两个阶段：第一阶段设计评分网络，评估训练指令的难度，并与VLM共同训练；第二阶段使用训练好的评分网络测量每个指令的难度，选择最具挑战性的样本，并惩罚相似样本以鼓励多样性。

关键创新：最重要的创新在于利用VLM自身进行数据选择，这一方法与传统依赖外部评分或下游任务的方式有本质区别，能够更有效地选择高质量数据。

关键设计：在评分网络的设计中，采用了与VLM共同训练的策略，以确保评分的准确性和有效性。同时，设置了惩罚机制以减少相似样本的选择，增强样本的多样性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，Self-Filter方法在LLaVA和MiniGPT-4上仅使用约15%的样本，便能达到比全数据设置更好的结果，且在与竞争基线的比较中表现出显著的性能提升，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视觉语言模型的训练和优化，尤其是在需要高质量指令数据的任务中，如图像描述生成、视觉问答等。通过提升数据选择的质量，能够显著提高模型的性能和泛化能力，未来可能对多模态学习和人机交互等领域产生深远影响。

📄 摘要（原文）

Data selection in instruction tuning emerges as a pivotal process for acquiring high-quality data and training instruction-following large language models (LLMs), but it is still a new and unexplored research area for vision-language models (VLMs). Existing data selection approaches on LLMs either rely on single unreliable scores, or use downstream tasks for selection, which is time-consuming and can lead to potential over-fitting on the chosen evaluation datasets. To address this challenge, we introduce a novel dataset selection method, Self-Filter, that utilizes the VLM itself as a filter. This approach is inspired by the observation that VLMs benefit from training with the most challenging instructions. Self-Filter operates in two stages. In the first stage, we devise a scoring network to evaluate the difficulty of training instructions, which is co-trained with the VLM. In the second stage, we use the trained score net to measure the difficulty of each instruction, select the most challenging samples, and penalize similar samples to encourage diversity. Comprehensive experiments on LLaVA and MiniGPT-4 show that Self-Filter can reach better results compared to full data settings with merely about 15% samples, and can achieve superior performance against competitive baselines.