REFINE-AF: A Task-Agnostic Framework to Align Language Models via Self-Generated Instructions using Reinforcement Learning from Automated Feedback

📄 arXiv: 2505.06548v1 📥 PDF

作者: Aniruddha Roy, Pretam Ray, Abhilash Nandy, Somak Aditya, Pawan Goyal

分类: cs.CL

发布日期: 2025-05-10

备注: 11 pages

💡 一句话要点

提出REFINE-AF框架以减少指令生成中的人力成本

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 指令生成 强化学习 自然语言处理 小型语言模型 半自动化框架

📋 核心要点

  1. 现有方法在生成指令数据时依赖于人工标注，耗时且成本高，且任务多样性不足。
  2. 本文提出了一种半自动化的框架，利用小型开源LLMs生成指令，减少人力干预和成本。
  3. 实验结果表明，结合强化学习的框架在63-66%的任务中显著提升了性能。

📝 摘要（中文）

基于指令的大型语言模型（LLMs）在许多少样本或零样本的自然语言处理任务中表现出色。然而，创建人工标注的指令数据既耗时又昂贵，且数量和任务多样性有限。本文提出了一种半自动化的任务无关框架，利用开源小型LLMs（如LLaMA 2-7B、LLaMA 2-13B和Mistral 7B）生成指令数据，从而减少人力干预和成本。此外，结合基于强化学习的训练算法进一步提升了模型性能，评估结果显示，相较于以往方法，该框架在63-66%的任务中取得了显著改善。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决生成指令数据时的高人力成本和任务多样性不足的问题。现有方法多依赖于大型API模型，限制了应用的灵活性和经济性。

核心思路：提出一种半自动化的框架，利用小型开源LLMs生成指令数据，结合强化学习算法进一步优化生成过程，以降低人力干预和成本。

技术框架：整体架构包括数据生成模块和强化学习优化模块。数据生成模块负责从LLMs生成初步指令，而强化学习模块则通过自动反馈不断调整生成策略，以提高指令质量和多样性。

关键创新：最重要的创新在于将强化学习引入指令生成过程，显著提升了生成指令的有效性和适应性，与传统依赖人工标注的方法形成鲜明对比。

关键设计：在参数设置上，使用小型LLMs（如LLaMA 2-7B、LLaMA 2-13B和Mistral 7B），并设计了适应性损失函数以优化生成指令的质量，确保生成的指令在多样性和有效性上达到最佳平衡。

📊 实验亮点

实验结果显示，结合强化学习的REFINE-AF框架在63-66%的任务中实现了显著性能提升，相较于传统方法，生成的指令在质量和多样性上均有明显改善，展示了该框架的有效性和实用性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自然语言处理、对话系统和智能助手等。通过减少指令生成的成本和时间，能够加速模型的训练和部署，提升AI系统的灵活性和适应性，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Instruction-based Large Language Models (LLMs) have proven effective in numerous few-shot or zero-shot Natural Language Processing (NLP) tasks. However, creating human-annotated instruction data is time-consuming, expensive, and often limited in quantity and task diversity. Previous research endeavors have attempted to address this challenge by proposing frameworks capable of generating instructions in a semi-automated and task-agnostic manner directly from the model itself. Many of these efforts have relied on large API-only parameter-based models such as GPT-3.5 (175B), which are expensive, and subject to limits on a number of queries. This paper explores the performance of three open-source small LLMs such as LLaMA 2-7B, LLama 2-13B, and Mistral 7B, using a semi-automated framework, thereby reducing human intervention, effort, and cost required to generate an instruction dataset for fine-tuning LLMs. Furthermore, we demonstrate that incorporating a Reinforcement Learning (RL) based training algorithm into this LLMs-based framework leads to further enhancements. Our evaluation of the dataset reveals that these RL-based frameworks achieve a substantial improvements in 63-66% of the tasks compared to previous approaches.