Auto-Instruct: Automatic Instruction Generation and Ranking for Black-Box Language Models

📄 arXiv: 2310.13127v1 📥 PDF

作者: Zhihan Zhang, Shuohang Wang, Wenhao Yu, Yichong Xu, Dan Iter, Qingkai Zeng, Yang Liu, Chenguang Zhu, Meng Jiang

分类: cs.CL

发布日期: 2023-10-19

备注: Accepted to EMNLP 2023 Findings. Work was done before July 2023

💡 一句话要点

提出Auto-Instruct以自动生成和排名黑箱语言模型的指令

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

关键词: 自动指令生成 语言模型 自然语言处理 任务自动化 模型评分

📋 核心要点

  1. 现有方法在为大型语言模型编写指令时，依赖人工，效率低且主观性强，影响模型性能。
  2. Auto-Instruct通过利用LLMs的生成能力，自动生成多样化的指令，并使用评分模型对其进行排名，从而提高指令质量。
  3. 在实验中，Auto-Instruct在118个领域外任务上表现优异，超越了人类编写的指令和现有基线，展现出良好的泛化能力。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）能够通过自然语言指令执行多种任务，而无需特定任务的微调。然而，LLMs的性能受到指令质量的显著影响，手动编写有效指令既费时又主观。本文提出了Auto-Instruct，一种新颖的方法，旨在自动提高提供给LLMs的指令质量。该方法利用LLMs的生成能力，为特定任务生成多样的候选指令，并通过在575个现有NLP任务上训练的评分模型对其进行排名。在118个领域外任务的实验中，Auto-Instruct超越了人类编写的指令和现有的LLM生成指令基线。此外，该方法在未纳入训练过程的其他LLMs上也表现出显著的泛化能力。

🔬 方法详解

问题定义：本文解决的问题是如何自动生成和优化大型语言模型所需的指令。现有方法依赖人工编写指令，导致效率低下且质量不稳定。

核心思路：论文的核心思路是利用LLMs的生成能力，自动生成多样的候选指令，并通过训练好的评分模型对这些指令进行有效排名，以提高指令的质量和适用性。

技术框架：整体架构包括指令生成模块和评分模块。首先，利用LLMs生成多个候选指令；然后，使用评分模型对这些指令进行评估和排序，最终选择最佳指令用于任务执行。

关键创新：最重要的技术创新在于通过自动化的方式生成和优化指令，显著减少了人工干预，并提升了指令的多样性和质量。这与传统的手动编写方法形成了鲜明对比。

关键设计：在技术细节上，评分模型是基于575个现有NLP任务进行训练的，确保其能够有效评估不同类型的指令。此外，生成模块的设计考虑了指令的多样性，以便为不同任务提供更丰富的选择。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在实验中，Auto-Instruct在118个领域外任务上表现优异，超越了人类编写的指令和现有的LLM生成指令基线，展现出显著的性能提升，具体提升幅度未知，表明其在指令生成领域的有效性和创新性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用场景包括自然语言处理中的任务自动化、智能助手的指令生成以及教育领域的个性化学习指导。通过自动生成高质量的指令，能够显著提升用户体验和任务执行效率，具有广泛的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) can perform a wide range of tasks by following natural language instructions, without the necessity of task-specific fine-tuning. Unfortunately, the performance of LLMs is greatly influenced by the quality of these instructions, and manually writing effective instructions for each task is a laborious and subjective process. In this paper, we introduce Auto-Instruct, a novel method to automatically improve the quality of instructions provided to LLMs. Our method leverages the inherent generative ability of LLMs to produce diverse candidate instructions for a given task, and then ranks them using a scoring model trained on a variety of 575 existing NLP tasks. In experiments on 118 out-of-domain tasks, Auto-Instruct surpasses both human-written instructions and existing baselines of LLM-generated instructions. Furthermore, our method exhibits notable generalizability even with other LLMs that are not incorporated into its training process.