Towards Robust Instruction Tuning on Multimodal Large Language Models

📄 arXiv: 2402.14492v2 📥 PDF

作者: Wei Han, Hui Chen, Soujanya Poria

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-02-22 (更新: 2024-06-14)

备注: 24 pages, 7 figures

💡 一句话要点

提出INSTRAUG以增强多模态大语言模型的指令调优能力

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

关键词: 多模态大语言模型 指令调优 自动化数据增强 指令跟随 模型对齐 机器学习

📋 核心要点

  1. 现有方法在生成高质量指令跟随数据时依赖大量人力，效率低下且难以扩展。
  2. 论文提出的INSTRAUG方法通过自动化指令增强，能够显著扩展指令跟随数据集，提升模型性能。
  3. 实验结果显示，INSTRAUG在MULTIINSTRUCT和InstructBLIP基准上显著提升了模型在多模态任务上的对齐能力。

📝 摘要（中文）

对大型语言模型（LLMs）进行多任务指令跟随数据的微调已被证明是一种有效的学习范式，可以提升其在新任务上的零-shot 能力。现有的高质量指令跟随数据生成与选择方法需要大量人力来构思模型可理解的指令，并仔细筛选LLM生成的数据。本文提出了一种名为INSTRAUG的自动指令增强方法，适用于多模态任务。该方法从少量基本的元指令出发，能够将指令跟随数据集扩展30倍。在两个流行的多模态指令跟随基准MULTIINSTRUCT和InstructBLIP上的结果表明，INSTRAUG显著提高了多模态大语言模型（MLLMs）在12个多模态任务上的对齐能力，效果相当于将训练数据规模扩大多倍的收益。

🔬 方法详解

问题定义：当前多模态大语言模型在指令跟随任务中面临数据不足和生成数据质量不高的问题，现有方法依赖人工构思和筛选，效率低下。

核心思路：INSTRAUG通过自动化生成指令，基于少量元指令扩展数据集，旨在提升模型的指令跟随能力和任务适应性。

技术框架：该方法首先从基本的元指令出发，利用生成模型自动生成多样化的指令，随后将生成的数据与原始数据结合，形成一个大规模的指令跟随数据集。

关键创新：INSTRAUG的核心创新在于其自动化的指令增强机制，能够在无需大量人工干预的情况下，显著扩展数据集规模，从而提升模型性能。

关键设计：在设计中，INSTRAUG采用了特定的生成策略和筛选标准，以确保生成指令的质量和多样性，同时设定了合适的超参数以优化模型的训练效果。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，INSTRAUG在MULTIINSTRUCT和InstructBLIP基准上显著提升了模型的对齐能力，提升幅度达到30倍的数据扩展效果，显示出与传统方法相比的显著优势。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能助手、自动化客服、教育技术等，能够帮助多模态大语言模型更好地理解和执行用户指令，提升交互体验。未来，随着指令增强技术的进一步发展，可能会在更广泛的任务中实现更高的智能水平。

📄 摘要（原文）

Fine-tuning large language models (LLMs) on multi-task instruction-following data has been proven to be a powerful learning paradigm for improving their zero-shot capabilities on new tasks. Recent works about high-quality instruction-following data generation and selection require amounts of human labor to conceive model-understandable instructions for the given tasks and carefully filter the LLM-generated data. In this work, we introduce an automatic instruction augmentation method named INSTRAUG in multimodal tasks. It starts from a handful of basic and straightforward meta instructions but can expand an instruction-following dataset by 30 times. Results on two popular multimodal instructionfollowing benchmarks MULTIINSTRUCT and InstructBLIP show that INSTRAUG can significantly improve the alignment of multimodal large language models (MLLMs) across 12 multimodal tasks, which is even equivalent to the benefits of scaling up training data multiple times.