A method for improving multilingual quality and diversity of instruction fine-tuning datasets

📄 arXiv: 2509.15549v1 📥 PDF

作者: Chunguang Zhao, Yilun Liu, Pufan Zeng, Yuanchang Luo, Shimin Tao, Minggui He, Weibin Meng, Song Xu, Ziang Chen, Chen Liu, Hongxia Ma, Li Zhang, Boxing Chen, Daimeng Wei

分类: cs.CL

发布日期: 2025-09-19

💡 一句话要点

提出M-DaQ方法，提升多语言指令微调数据集的质量和多样性，增强LLM的多语言能力。

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

关键词: 多语言学习 指令微调 数据选择 数据质量 数据多样性 大型语言模型 跨语言泛化

📋 核心要点

  1. 现有方法在多语言环境下选择指令微调数据时，依赖简单启发式或特定语言假设，泛化能力不足。
  2. M-DaQ方法通过选择高质量和语义多样化的多语言指令微调样本，提升LLM的多语言能力。
  3. 实验结果表明，使用M-DaQ微调的模型在18种语言上性能显著提升，胜率超过60%，文化相关性更强。

📝 摘要（中文）

多语言指令微调(IFT)对于使大型语言模型(LLM)能够有效地推广到不同的语言和文化背景至关重要。然而，高质量多语言训练数据的稀缺以及相应的构建方法仍然是一个关键瓶颈。虽然数据选择在英语环境中显示出了希望，但由于依赖于简单的启发式方法或特定于语言的假设，现有方法通常无法跨语言推广。在这项工作中，我们介绍了一种新颖的多语言数据质量和多样性(M-DaQ)方法，通过选择高质量和语义多样的多语言IFT样本来提高LLM的多语言能力。我们进一步对多语言环境下的表面对齐假设(SAH)进行了首次系统研究。在18种语言上的经验结果表明，使用M-DaQ方法微调的模型比vanilla基线取得了显著的性能提升，胜率超过60%。人工评估进一步验证了这些收益，突出了响应中文化点的增加。我们发布了M-DaQ代码，以支持未来的研究。

🔬 方法详解

问题定义：当前多语言指令微调面临高质量训练数据稀缺的挑战，现有数据选择方法难以跨语言泛化，导致模型在不同语言和文化背景下的表现不佳。这些方法通常依赖于简单的启发式规则或针对特定语言的假设，无法有效捕捉多语言数据的复杂性和多样性。

核心思路：M-DaQ的核心思路是通过选择高质量和语义多样化的多语言指令微调样本，从而提升LLM的多语言能力。该方法旨在克服现有方法在跨语言泛化方面的局限性，并提高模型在不同文化背景下的适应性。通过精心选择训练数据，M-DaQ力求使模型能够更好地理解和生成各种语言的文本。

技术框架：M-DaQ方法包含数据质量评估和数据多样性选择两个主要阶段。首先，对候选多语言指令微调数据进行质量评估，筛选出高质量的样本。然后，在高质量样本中，通过某种策略（具体策略未知，论文未详细描述）选择语义上多样化的样本，以确保训练数据的覆盖范围和泛化能力。最终，使用选择出的高质量和多样化数据对LLM进行微调。

关键创新：M-DaQ的关键创新在于其综合考虑了多语言数据的质量和多样性，并设计了一种有效的数据选择方法。与现有方法相比，M-DaQ更加注重跨语言的泛化能力，并能够更好地适应不同文化背景下的语言表达。此外，该研究还首次系统地研究了表面对齐假设(SAH)在多语言环境下的适用性。

关键设计：论文中没有详细描述数据质量评估和多样性选择的具体技术细节，例如使用的具体指标、算法或模型。关于损失函数、网络结构等技术细节也未知。但可以推测，数据质量评估可能涉及使用预训练语言模型对数据的流畅性、语法正确性、语义完整性等方面进行评估。多样性选择可能涉及使用聚类算法或基于嵌入的方法来选择语义上不同的样本。

📊 实验亮点

实验结果表明，使用M-DaQ方法微调的模型在18种语言上取得了显著的性能提升，胜率超过vanilla基线60%以上。人工评估进一步验证了这些收益，表明使用M-DaQ微调的模型在生成文本时能够更好地捕捉文化相关性，从而产生更符合当地文化习惯的响应。

🎯 应用场景

M-DaQ方法可应用于各种需要多语言支持的LLM应用场景，例如多语言聊天机器人、跨语言信息检索、多语言内容生成等。通过提升LLM的多语言能力，M-DaQ可以帮助构建更加智能、高效和易于使用的多语言AI系统，促进不同语言和文化背景下的交流与合作。

📄 摘要（原文）

Multilingual Instruction Fine-Tuning (IFT) is essential for enabling large language models (LLMs) to generalize effectively across diverse linguistic and cultural contexts. However, the scarcity of high-quality multilingual training data and corresponding building method remains a critical bottleneck. While data selection has shown promise in English settings, existing methods often fail to generalize across languages due to reliance on simplistic heuristics or language-specific assumptions. In this work, we introduce Multilingual Data Quality and Diversity (M-DaQ), a novel method for improving LLMs multilinguality, by selecting high-quality and semantically diverse multilingual IFT samples. We further conduct the first systematic investigation of the Superficial Alignment Hypothesis (SAH) in multilingual setting. Empirical results across 18 languages demonstrate that models fine-tuned with M-DaQ method achieve significant performance gains over vanilla baselines over 60% win rate. Human evaluations further validate these gains, highlighting the increment of cultural points in the response. We release the M-DaQ code to support future research.