Optimizing Instruction Synthesis: Effective Exploration of Evolutionary Space with Tree Search

📄 arXiv: 2410.10392v1 📥 PDF

作者: Chenglin Li, Qianglong Chen, Zhi Li, Feng Tao, Yicheng Li, Hao Chen, Fei Yu, Yin Zhang

分类: cs.AI, cs.CL

发布日期: 2024-10-14

💡 一句话要点

提出IDEA-MCTS框架以优化指令合成过程

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

关键词: 指令调优 数据合成 蒙特卡洛树搜索 语言模型 人工智能

📋 核心要点

  1. 现有方法在指令数据合成过程中缺乏对演化方向的控制，导致高不确定性和低质量指令。
  2. 提出IDEA-MCTS框架，通过蒙特卡洛树搜索有效引导指令演化，提升指令数据质量。
  3. 实验结果显示，IDEA-MCTS在指令数据质量、丰富性和复杂性上显著提升，且在实际应用中提高了指令执行准确率。

📝 摘要（中文）

指令调优是将语言模型与人类实际目标对齐的重要技术。研究表明，指令数据的质量对这一对齐过程至关重要。然而，手动创建高质量数据既费时又费力，因此研究者们开始探索利用大型语言模型（LLMs）合成数据。尽管已有研究显示使用更强的LLM可以迭代增强现有指令数据，但往往缺乏对演化方向的控制，导致数据合成过程中的高不确定性和低质量指令。本文提出了一种通用且可扩展的框架IDEA-MCTS（基于蒙特卡洛树搜索的指令数据增强），能够高效地引导每条指令演化为高质量形式，从而辅助指令微调。实验结果表明，IDEA-MCTS显著提升了种子指令数据的质量、丰富性和复杂性，平均评估分数从2.19提升至3.81。此外，在开放域基准测试中，IDEA-MCTS在低资源环境下提高了LLMs的实际指令执行技能准确率平均5%。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决指令数据合成过程中缺乏演化方向控制的问题，导致生成的指令质量低下。现有方法往往依赖于手动创建或简单的LLM合成，效率低且不稳定。

核心思路：提出IDEA-MCTS框架，通过蒙特卡洛树搜索技术，系统性地探索指令演化空间，确保生成高质量的指令数据。该方法设计旨在提高指令合成的可控性和有效性。

技术框架：IDEA-MCTS框架包括指令生成模块、树搜索模块和评估模型。首先，生成模块基于现有指令生成初始数据；然后，树搜索模块对指令进行多次演化探索；最后，评估模型对生成的指令进行质量评估，以指导进一步的演化。

关键创新：IDEA-MCTS的核心创新在于引入了蒙特卡洛树搜索，使得指令演化过程更加系统化和可控，显著提升了指令合成的质量和多样性。这一方法与传统的随机生成或简单迭代方法有本质区别。

关键设计：在设计中，关键参数包括树搜索的深度和评估模型的选择，损失函数采用了综合考虑质量和多样性的指标，以确保生成指令的全面性和实用性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，IDEA-MCTS显著提升了种子指令数据的质量，平均评估分数从2.19提升至3.81。此外，在开放域基准测试中，IDEA-MCTS在低资源环境下提高了LLMs的实际指令执行技能准确率平均5%。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自然语言处理中的指令生成、对话系统的优化以及人机交互的提升。通过提高指令数据的质量，IDEA-MCTS能够在实际应用中显著改善LLMs的指令执行能力，推动智能助手和自动化系统的发展。

📄 摘要（原文）

Instruction tuning is a crucial technique for aligning language models with humans' actual goals in the real world. Extensive research has highlighted the quality of instruction data is essential for the success of this alignment. However, creating high-quality data manually is labor-intensive and time-consuming, which leads researchers to explore using LLMs to synthesize data. Recent studies have focused on using a stronger LLM to iteratively enhance existing instruction data, showing promising results. Nevertheless, previous work often lacks control over the evolution direction, resulting in high uncertainty in the data synthesis process and low-quality instructions. In this paper, we introduce a general and scalable framework, IDEA-MCTS (Instruction Data Enhancement using Monte Carlo Tree Search), a scalable framework for efficiently synthesizing instructions. With tree search and evaluation models, it can efficiently guide each instruction to evolve into a high-quality form, aiding in instruction fine-tuning. Experimental results show that IDEA-MCTS significantly enhances the seed instruction data, raising the average evaluation scores of quality, diversity, and complexity from 2.19 to 3.81. Furthermore, in open-domain benchmarks, experimental results show that IDEA-MCTS improves the accuracy of real-world instruction-following skills in LLMs by an average of 5\% in low-resource settings.