TaP: A Taxonomy-Guided Framework for Automated and Scalable Preference Data Generation

📄 arXiv: 2506.23979v3 📥 PDF

作者: Renren Jin, Tianhao Shen, Xinwei Wu, Dan Shi, Haoran Sun, Yuqi Ren, Wuwei Huang, Quandong Wang, Wei Liu, Jian Luan, Bin Wang, Deyi Xiong

分类: cs.CL

发布日期: 2025-06-30 (更新: 2025-12-17)

备注: 33 pages, 16 tables, 10 figures

💡 一句话要点

提出TaP框架以自动化生成多语言偏好数据集

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

关键词: 偏好数据生成 多语言模型 自动化构建 分类法 大语言模型 数据集微调 机器学习

📋 核心要点

  1. 现有的偏好数据集构建方法资源消耗大，且大多数数据集仅支持英语，限制了多语言模型的训练。
  2. 本文提出的TaP框架通过结构化分类法实现偏好数据集的自动化生成，支持多语言，确保数据集的多样性和覆盖面。
  3. 实验结果显示，使用TaP生成的数据集训练的大语言模型在性能上显著优于现有开源数据集，尤其是在规模较大的数据集上表现更佳。

📝 摘要（中文）

进行大语言模型的监督微调和偏好微调需要高质量的数据集，以提升其遵循指令和与人类偏好对齐的能力。然而，构建这样的数据集资源消耗巨大，且现有的数据集大多为英语。为了解决这些挑战，本文提出了基于分类法的偏好数据生成框架（TaP），该框架支持跨多种语言的偏好数据集的自动化和可扩展构建。TaP基于结构化的分类法，允许对数据集组成进行细致控制，从而确保多样性和全面覆盖。实验结果表明，使用TaP生成的数据集进行训练的大语言模型在性能上优于使用现有开源数据集训练的模型，且其性能超过了一个规模为180倍的开源数据集训练的模型。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有偏好数据集构建方法资源消耗大且多语言支持不足的问题。现有方法通常依赖于人工标注，效率低下，且大多数数据集仅限于英语，限制了模型的广泛应用。

核心思路：TaP框架的核心思路是基于结构化分类法，自动化生成多语言的偏好数据集。通过这种方式，研究者可以对数据集的组成进行细致控制，确保生成的数据集在多样性和覆盖面上都能满足需求。

技术框架：TaP框架包括数据集生成模块、分类法设计模块和评估模块。首先，通过分类法设计模块定义数据集的结构和类别，然后利用数据集生成模块自动生成数据，最后通过评估模块验证生成数据的质量和有效性。

关键创新：TaP框架的最大创新在于其基于分类法的自动化生成机制，允许研究者在不同语言和偏好维度上灵活构建数据集。这一方法与传统的人工标注方法相比，显著提高了数据集构建的效率和多样性。

关键设计：在设计中，TaP框架采用了多层次的分类法结构，允许对数据集进行细致的分层控制。同时，框架中引入了自动化生成算法，确保生成数据的质量和多样性，具体的损失函数和网络结构设计尚未详细披露。

📊 实验亮点

实验结果显示，使用TaP生成的数据集训练的大语言模型在性能上显著优于现有的开源数据集，尤其是在一个规模为180倍的开源数据集上，TaP生成的数据集训练的模型表现更佳，展示了TaP框架在数据集生成方面的有效性和优势。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自然语言处理、机器学习和人工智能等领域，尤其是在需要多语言支持的场景中。通过提供高质量的偏好数据集，TaP框架能够帮助研究者和开发者更有效地训练和微调大语言模型，从而提升其在实际应用中的表现和用户体验。未来，该框架有望推动更多语言的模型开发和应用，促进跨文化的技术交流与合作。

📄 摘要（原文）

Conducting supervised fine-tuning and preference fine-tuning on large language models (LLMs) requires high-quality datasets to improve their ability to follow instructions and align with human preferences and values. However, constructing such datasets is resource-intensive, and most available datasets for supervised and preference fine-tuning are in English. To address these challenges, we propose the \underline{\textbf{Ta}}xonomy-Guided \underline{\textbf{P}}reference Data Generation (TaP) framework, which facilitates automated and scalable construction of preference datasets across various languages. TaP is grounded in a structured taxonomy that allows fine-grained control over dataset composition, thereby ensuring both diversity and comprehensive coverage. We employ TaP-generated datasets to perform supervised and preference fine-tuning on various LLMs. Experimental results demonstrate that LLMs trained on TaP-generated datasets outperform those trained on existing open-source datasets. Remarkably, LLMs trained on TaP-generated datasets surpass the performance of those trained on an open-source dataset that is 180 times larger.