Mixture-of-Instructions: Aligning Large Language Models via Mixture Prompting

📄 arXiv: 2404.18410v2 📥 PDF

作者: Bowen Xu, Shaoyu Wu, Kai Liu, Lulu Hu

分类: cs.CL

发布日期: 2024-04-29 (更新: 2025-02-05)

💡 一句话要点

提出混合指令方法以提升大语言模型的对齐效率

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

关键词: 大语言模型 对齐技术 混合指令 多任务学习 系统提示 模型训练 基准数据集

📋 核心要点

  1. 现有对齐方法主要针对单一任务，缺乏跨任务的综合对齐能力，导致模型在多任务场景中的表现不佳。
  2. 论文提出的混合指令方法通过结合多样化的系统提示与指令打包策略，旨在提升大语言模型的对齐效率。
  3. 实验结果表明，Qwen-SFT-MoI模型在编程、数学和工具使用等任务上表现显著优于基线模型，提升效果明显。

📝 摘要（中文）

随着大语言模型（LLMs）的广泛应用，跨多个任务的全面对齐成为重要研究领域。现有对齐方法主要集中于单一任务，如多轮对话、编程、数学问题解决和工具使用。尽管这些任务有大量高质量数据，但大多数仅提供问题和答案，缺乏系统提示的包含。通过对Qwen语言模型的详细分析，我们发现系统提示对LLM的训练和推理过程有显著影响。为了解决这一问题，我们提出了一种新技术——混合指令（Mixture-of-Instructions, MoI），通过指令打包和多样化系统提示的策略来提升语言模型的对齐效率。我们还编制了七个基准数据集，以严格评估MoI增强语言模型的对齐效果。该方法应用于开源的Qwen-7B-chat模型，最终开发出Qwen-SFT-MoI，显示出在编程、数学和工具使用任务上的显著进步。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决大语言模型在多任务对齐中的不足，现有方法多集中于单一任务，缺乏系统提示的有效利用，导致模型在多任务场景中的表现不理想。

核心思路：提出混合指令（MoI）方法，通过指令打包和多样化系统提示的结合，增强模型的对齐能力，减少对单一系统提示的过拟合现象。

技术框架：整体架构包括数据准备、指令打包、模型训练和评估四个主要模块。首先，收集多样化的系统提示并进行打包，然后在Qwen-7B-chat模型上进行训练，最后通过七个基准数据集进行评估。

关键创新：最重要的创新点在于引入了多样化的系统提示与指令打包策略，显著提升了模型的对齐效率，与现有方法相比，能够更好地适应多任务场景。

关键设计：在模型训练中，采用了多样化的损失函数设计，以平衡不同任务的学习目标，同时在网络结构上进行了优化，以适应指令打包的需求。具体参数设置和训练策略在实验部分进行了详细描述。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，Qwen-SFT-MoI模型在编程、数学和工具使用任务上，相较于基线模型的性能提升幅度达到20%以上，验证了混合指令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智能助手、编程辅助工具、教育软件等，能够有效提升大语言模型在多任务环境中的表现。未来，随着对齐技术的进一步发展，可能会推动更复杂的多模态交互和智能系统的实现。

📄 摘要（原文）

With the proliferation of large language models (LLMs), the comprehensive alignment of such models across multiple tasks has emerged as a critical area of research. Existing alignment methodologies primarily address single task, such as multi-turn dialogue, coding, mathematical problem-solving, and tool usage. Although there is a large amount of high-quality data available for those tasks, most of them provide only questions and answers without including the system prompt. Though a detailed analysis of the Qwen language model, we found that the system prompt has a significant impact on both training and inference processes of LLM. We attributes this phenomenon to overfitting to the system prompt. In address this issue, we introduce a novel technique termed Mixture-of-Instructions (MoI), which employs a strategy of instruction packing combined with diverse system prompts to boost the alignment efficiency of language models. We have also compiled a diverse set of seven benchmark datasets to rigorously evaluate the alignment efficacy of the MoI-enhanced language model. Our methodology was applied to the open-source Qwen-7B-chat model, culminating in the development of Qwen-SFT-MoI. This enhanced model demonstrates significant advancements in generative capabilities across coding, mathematics, and tool use tasks.