Parrot: Enhancing Multi-Turn Instruction Following for Large Language Models

📄 arXiv: 2310.07301v2 📥 PDF

作者: Yuchong Sun, Che Liu, Kun Zhou, Jinwen Huang, Ruihua Song, Wayne Xin Zhao, Fuzheng Zhang, Di Zhang, Kun Gai

分类: cs.CL

发布日期: 2023-10-11 (更新: 2024-05-23)

💡 一句话要点

提出Parrot以增强大语言模型的多轮指令跟随能力

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

关键词: 大语言模型 多轮交互 指令跟随 上下文优化 人机交互

📋 核心要点

  1. 现有方法在多轮指令跟随能力上存在不足，尤其是在训练数据和评估基准方面。
  2. 本文提出Parrot，通过高效收集多轮指令和上下文感知的偏好优化策略来提升LLMs的表现。
  3. 实验结果显示，Parrot在多轮指令跟随能力上提升了现有LLMs的性能，最高达7.2%。

📝 摘要（中文）

人类在与大语言模型（LLMs）进行多轮交互时，常常希望获得所需的答案或更多信息。然而，现有研究大多忽视了LLMs在多轮指令跟随能力方面的训练数据集、训练方法和评估基准。本文提出了Parrot，一个旨在增强LLMs多轮指令跟随能力的解决方案。我们首先引入了一种高效且有效的多轮指令收集方法，能够生成类似人类的查询，例如指代和省略。其次，我们提出了一种上下文感知的偏好优化策略，以进一步提升LLMs在复杂查询中的表现。此外，我们手动构建了一个多轮基准，以定量评估LLMs在多轮指令跟随中的表现。大量实验表明，Parrot在多轮指令跟随能力上提升了现有LLMs的性能，最高可达7.2%。我们的数据集和代码将开源，以促进未来的研究。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大语言模型在多轮指令跟随能力上的不足，现有方法未能充分考虑人类交互的复杂性和多样性。

核心思路：通过引入一种高效的多轮指令收集方法和上下文感知的偏好优化策略，增强LLMs对复杂查询的响应能力。这样的设计旨在模拟人类的交互方式，使模型更具适应性。

技术框架：整体架构包括两个主要模块：第一，收集多轮指令的高效方法；第二，基于上下文的偏好优化策略。整个流程通过不断迭代优化模型的响应能力。

关键创新：最重要的创新点在于提出了一种新的多轮指令收集方法，能够生成更符合人类交互特征的查询，并结合上下文优化策略，显著提升了模型的多轮指令跟随能力。

关键设计：在参数设置上，采用了针对多轮交互特性的损失函数，并设计了适应性网络结构，以便更好地处理复杂的上下文信息。

📊 实验亮点

实验结果表明，Parrot在多轮指令跟随能力上相较于现有LLMs提升了最高7.2%的性能，显示出显著的改进效果。这一成果为未来的研究提供了新的基准和方向。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能助手、客服机器人和教育领域等，能够提升人机交互的自然性和有效性。通过增强多轮指令跟随能力，LLMs可以更好地理解用户意图，提供更准确的回答，从而提升用户体验。

📄 摘要（原文）

Humans often interact with large language models (LLMs) in multi-turn interaction to obtain desired answers or more information. However, most existing studies overlook the multi-turn instruction following ability of LLMs, in terms of training dataset, training method, and evaluation benchmark. In this paper, we introduce Parrot, a solution aiming to enhance multi-turn instruction following for LLMs. First, we introduce an efficient but effective method for collecting multi-turn instructions that feature human-like queries, such as anaphora and ellipsis. Second, we propose a context-aware preference optimization strategy to further enhance LLMs for complex queries in multi-turn interaction. Moreover, to quantitatively evaluate LLMs in multi-turn instruction following, we manually build a multi-turn benchmark derived from existing ones. Extensive experiments show that Parrot improves current LLMs by up to 7.2% in multi-turn instruction following. Our dataset and codes will be open-sourced to facilitate future research.