Pay More Attention to the Robustness of Prompt for Instruction Data Mining
作者: Qiang Wang, Dawei Feng, Xu Zhang, Ao Shen, Yang Xu, Bo Ding, Huaimin Wang
分类: cs.AI
发布日期: 2025-03-31
💡 一句话要点
提出基于Prompt鲁棒性的指令数据挖掘框架，提升指令调优效果
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 指令调优 数据挖掘 Prompt鲁棒性 对抗攻击 大型语言模型
📋 核心要点
- 现有指令调优方法对高质量指令数据的选择标准考虑不足，忽略了prompt的鲁棒性。
- 该论文提出通过生成对抗性指令数据来评估prompt的鲁棒性，并以此为依据选择高质量指令数据。
- 实验结果表明，该方法能够有效提升指令调优的效果，验证了考虑prompt鲁棒性的重要性。
📝 摘要（中文）
指令调优已成为定制大型语言模型(LLMs)行为的重要方法。最近的研究表明，通过使用少量高质量的指令数据进行微调，LLMs可以达到高性能。本文在此基础上，进一步探讨了prompt的鲁棒性对高质量指令数据选择的影响。我们提出了一个开创性的在线高质量指令数据挖掘框架，专注于prompt的鲁棒性对数据挖掘过程的影响。我们的主要创新是通过攻击在线指令数据的prompt来生成对抗性指令数据。然后，我们引入了一个对抗性指令遵循难度指标，以衡量对抗性指令数据对生成相应响应的帮助程度。此外，我们提出了一种新颖的对抗性指令输出嵌入一致性方法来选择高质量的在线指令数据。我们在两个基准数据集上进行了大量实验来评估性能。实验结果强调了我们提出的两种方法的有效性，并强调了考虑prompt鲁棒性的重要实际意义。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决如何从在线数据中挖掘高质量的指令数据，用于指令调优，以提升大型语言模型的性能。现有方法在选择指令数据时，往往忽略了prompt的鲁棒性，即prompt在受到轻微扰动后，模型性能可能显著下降，导致选择的指令数据质量不高。
核心思路：论文的核心思路是通过评估prompt的鲁棒性来筛选高质量的指令数据。具体来说，通过对原始prompt进行攻击，生成对抗性prompt，然后利用对抗性prompt生成对抗性指令数据。如果模型在对抗性指令数据上的表现仍然良好，则认为该prompt具有较强的鲁棒性，对应的指令数据质量较高。
技术框架：该框架主要包含以下几个模块：1) 对在线指令数据的prompt进行攻击，生成对抗性指令数据；2) 引入对抗性指令遵循难度指标，衡量对抗性指令数据对生成相应响应的帮助程度；3) 提出对抗性指令输出嵌入一致性方法，用于选择高质量的在线指令数据。整体流程是先利用对抗性攻击生成对抗样本，然后利用提出的指标和方法对数据进行筛选。
关键创新：论文的关键创新在于将prompt的鲁棒性纳入指令数据挖掘的考虑范围，并提出了相应的评估指标和选择方法。通过对抗性攻击生成对抗样本，能够更有效地评估prompt的鲁棒性。对抗性指令遵循难度指标和对抗性指令输出嵌入一致性方法能够有效地筛选出高质量的指令数据。
关键设计：对抗性攻击的具体方法未知，论文中没有详细描述。对抗性指令遵循难度指标的具体计算方式未知，论文中没有详细描述。对抗性指令输出嵌入一致性方法的具体实现细节未知，论文中没有详细描述。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文在两个基准数据集上进行了实验，验证了所提出方法的有效性。实验结果表明，通过考虑prompt的鲁棒性，可以显著提升指令调优的效果。具体的性能数据和提升幅度未知，论文摘要中没有给出具体数值。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种需要指令调优的大型语言模型，例如对话系统、文本生成、机器翻译等。通过提升指令数据的质量，可以显著提高模型的性能和鲁棒性，使其在实际应用中更加可靠和有效。该方法还可以用于评估和提升现有指令数据的质量。
📄 摘要（原文）
Instruction tuning has emerged as a paramount method for tailoring the behaviors of LLMs. Recent work has unveiled the potential for LLMs to achieve high performance through fine-tuning with a limited quantity of high-quality instruction data. Building upon this approach, we further explore the impact of prompt's robustness on the selection of high-quality instruction data. This paper proposes a pioneering framework of high-quality online instruction data mining for instruction tuning, focusing on the impact of prompt's robustness on the data mining process. Our notable innovation, is to generate the adversarial instruction data by conducting the attack for the prompt of online instruction data. Then, we introduce an Adversarial Instruction-Following Difficulty metric to measure how much help the adversarial instruction data can provide to the generation of the corresponding response. Apart from it, we propose a novel Adversarial Instruction Output Embedding Consistency approach to select high-quality online instruction data. We conduct extensive experiments on two benchmark datasets to assess the performance. The experimental results serve to underscore the effectiveness of our proposed two methods. Moreover, the results underscore the critical practical significance of considering prompt's robustness.