Demystifying Instruction Mixing for Fine-tuning Large Language Models

📄 arXiv: 2312.10793v3 📥 PDF

作者: Renxi Wang, Haonan Li, Minghao Wu, Yuxia Wang, Xudong Han, Chiyu Zhang, Timothy Baldwin

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2023-12-17 (更新: 2024-02-18)

备注: Instruction Tuning, Large Language Model, Alignment

💡 一句话要点

研究指令混合对大型语言模型微调的影响，揭示不同指令类型间的相互作用。

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

关键词: 指令微调 大型语言模型 指令混合 NLP 编程 通用聊天 数据集组合

📋 核心要点

  1. 现有方法对如何有效混合不同类型的指令数据以优化LLM微调的理解不足，缺乏系统性研究。
  2. 该研究将指令分为NLP下游任务、编程和通用聊天三种类型，并探索不同组合对LLM性能的影响。
  3. 实验结果表明，特定类型的指令对特定应用更有利，但可能损害其他方面的性能，揭示了指令混合的复杂性。

📝 摘要（中文）

指令微调显著提升了大型语言模型（LLMs）在各种任务上的性能。然而，优化指令数据集混合以进行LLM微调的过程仍然缺乏深入理解。本研究将指令分为三种主要类型：NLP下游任务、编程和通用聊天。我们探讨了指令微调在不同数据集组合上对LLM性能的影响，并发现某些指令类型更有利于特定应用，但可能对其他领域产生负面影响。这项工作深入了解了指令混合，为未来的研究奠定了基础。

🔬 方法详解

问题定义：现有的大型语言模型微调方法在指令数据混合方面缺乏系统性的理解。简单地混合各种指令数据可能导致性能下降，因为不同类型的指令之间可能存在冲突或干扰。因此，需要深入研究不同指令类型之间的相互作用，以及如何优化指令混合策略，以实现最佳的微调效果。

核心思路：该论文的核心思路是将指令数据划分为不同的类型（NLP下游任务、编程和通用聊天），然后通过实验的方式探索不同类型指令数据组合对LLM性能的影响。通过分析实验结果，揭示不同指令类型之间的相互作用，从而为优化指令混合策略提供指导。

技术框架：该研究的技术框架主要包括以下几个步骤：1) 定义指令类型：将指令数据划分为NLP下游任务、编程和通用聊天三种类型。2) 构建数据集：收集和整理不同类型的指令数据，构建用于微调的数据集。3) 微调LLM：使用不同组合的指令数据集对LLM进行微调。4) 评估性能：在各种任务上评估微调后的LLM的性能。5) 分析结果：分析实验结果，揭示不同指令类型之间的相互作用。

关键创新：该论文的关键创新在于对指令数据进行了分类，并系统地研究了不同类型指令数据组合对LLM性能的影响。这种分类和研究方法为优化指令混合策略提供了新的视角和思路。与现有方法相比，该论文更加关注指令类型之间的相互作用，而不是简单地将所有指令数据混合在一起。

关键设计：论文的关键设计在于指令类型的划分和实验组合的设计。指令类型划分的合理性直接影响到研究结果的可靠性。实验组合的设计需要覆盖各种可能的指令类型组合，以便全面地了解不同指令类型之间的相互作用。具体的参数设置和损失函数等技术细节在论文中没有详细描述，属于常规的LLM微调设置。

📊 实验亮点

该研究通过实验发现，某些指令类型更有利于特定应用，但可能对其他领域产生负面影响。例如，专注于编程任务的指令可能提高模型在代码生成方面的能力，但会降低其在自然语言理解方面的性能。这些发现强调了在指令混合时需要谨慎权衡不同指令类型之间的影响。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于大型语言模型的微调优化，帮助开发者更有效地利用指令数据提升模型在特定任务上的性能。通过合理混合不同类型的指令，可以定制化训练出更符合特定应用场景需求的LLM，例如，针对编程任务优化的LLM或擅长通用对话的LLM。未来的研究可以进一步探索更细粒度的指令分类和更复杂的混合策略。

📄 摘要（原文）

Instruction tuning significantly enhances the performance of large language models (LLMs) across various tasks. However, the procedure to optimizing the mixing of instruction datasets for LLM fine-tuning is still poorly understood. This study categorizes instructions into three primary types: NLP downstream tasks, coding, and general chat. We explore the effects of instruction tuning on different combinations of datasets on LLM performance, and find that certain instruction types are more advantageous for specific applications but can negatively impact other areas. This work provides insights into instruction mixtures, laying the foundations for future research.