Dynamics of Instruction Fine-Tuning for Chinese Large Language Models
作者: Chiyu Song, Zhanchao Zhou, Jianhao Yan, Yuejiao Fei, Zhenzhong Lan, Yue Zhang
分类: cs.CL
发布日期: 2023-10-30 (更新: 2025-03-03)
备注: Accepted to COLING 2025
💡 一句话要点
系统研究中文大语言模型的指令微调动态特性
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 指令微调 大语言模型 中文处理 数据集构建 模型扩展性 性能优化 机器学习
📋 核心要点
- 现有研究主要集中在英语模型，缺乏对中文大语言模型指令微调的系统性分析。
- 本研究通过构建DoIT数据集，探索数据量、模型规模和构建方法对中文模型的影响。
- 实验结果揭示了不同能力对扩展的敏感性差异，并提出了针对性的训练策略以提升性能。
📝 摘要（中文）
指令微调是一种新兴方法，旨在激发大型语言模型的通用智能。尽管已有研究探讨了数据量和模型规模对英语模型的影响，但其他语言的指令微调扩展特性仍然未被充分研究。本研究系统性地调查了数据数量、模型规模和数据构建方法对中文大语言模型指令微调的影响。我们利用新创建的数据集DoIT，包含超过40,000个高质量指令实例，涵盖创意写作、代码生成和逻辑推理等十种基本能力。实验结果表明，尽管这些因素直接影响模型整体性能，但不同能力对扩展的响应程度差异显著。
🔬 方法详解
问题定义：本研究旨在解决中文大语言模型在指令微调过程中的扩展特性尚未被充分理解的问题。现有方法主要集中在英语模型，缺乏对其他语言的系统性研究。
核心思路：通过构建一个包含多种能力的高质量指令数据集，系统性地分析数据量、模型规模和构建方法对指令微调的影响，从而优化训练策略。
技术框架：研究采用了DoIT数据集，包含40,000个指令实例，实验在7b到33b参数的模型上进行。主要模块包括数据准备、模型训练和性能评估。
关键创新：本研究首次系统性地探讨了中文大语言模型指令微调的扩展特性，提出了复杂性和迁移性作为解释不同能力响应差异的两个特征。
关键设计：在实验中，针对不同能力的敏感性，设计了差异化的训练策略，以提高在两个公共基准上的性能表现。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，不同能力对数据量和模型规模的敏感性存在显著差异。某些能力在扩展时表现出更高的响应性，而其他能力则表现出较强的抵抗力。通过针对性训练策略，模型在两个公共基准上的性能得到了显著提升。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括教育、编程辅助和智能客服等。通过优化中文大语言模型的指令微调，可以提升其在实际应用中的表现，满足多样化的用户需求，推动自然语言处理技术的进一步发展。
📄 摘要（原文）
Instruction tuning is a burgeoning method to elicit the general intelligence of Large Language Models (LLMs). While numerous studies have examined the impact of factors such as data volume and model size on English models, the scaling properties of instruction tuning in other languages remain largely unexplored. In this work, we systematically investigate the effects of data quantity, model size, and data construction methods on instruction tuning for Chinese LLMs. We utilize a newly curated dataset, DoIT, which includes over 40,000 high-quality instruction instances covering ten underlying abilities, such as creative writing, code generation, and logical reasoning. Our experiments, conducted on models ranging from 7b to 33b parameters, yield three key findings: (i) While these factors directly affect overall model performance, some abilities are more responsive to scaling, whereas others demonstrate significant resistance. (ii) The scaling sensitivity of different abilities to these factors can be explained by two features: Complexity and Transference. (iii) By tailoring training strategies to their varying sensitivities, specific abilities can be efficiently learned, enhancing performance on two public benchmarks.