Conifer: Improving Complex Constrained Instruction-Following Ability of Large Language Models

📄 arXiv: 2404.02823v1 📥 PDF

作者: Haoran Sun, Lixin Liu, Junjie Li, Fengyu Wang, Baohua Dong, Ran Lin, Ruohui Huang

分类: cs.CL, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2024-04-03

💡 一句话要点

提出Conifer以解决大型语言模型复杂指令遵循能力不足问题

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

关键词: 大型语言模型 指令遵循 数据集构建 渐进学习 复杂约束

📋 核心要点

  1. 现有大型语言模型在处理复杂约束指令时表现不佳，限制了其实际应用效果。
  2. 本文提出Conifer数据集，通过多层次复杂约束指令的调优，提升LLMs的指令遵循能力。
  3. 实验结果显示，使用Conifer训练的7B模型在多个基准测试中超越了现有的开源模型，表现显著提升。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）在遵循指令方面的能力对实际应用至关重要。尽管近期取得了一些进展，但多项研究指出，LLMs在面对复杂约束的指令时表现不佳，限制了其在各种任务中的有效性。为了解决这一挑战，本文提出了Conifer，一个新颖的指令调优数据集，旨在增强LLMs遵循多层次复杂约束指令的能力。通过一系列基于LLM的精炼过程，我们确保了数据集的高质量。此外，我们还提出了一种渐进学习方案，强调从易到难的学习过程以及从过程反馈中学习。使用Conifer训练的模型在指令遵循能力上表现出显著提升，尤其是在复杂约束指令上。在多个指令遵循基准测试中，我们的7B模型超越了最先进的开源7B模型，甚至在某些指标上超过了10倍于其规模的模型。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大型语言模型在复杂约束指令遵循方面的不足。现有方法在面对多层次复杂指令时，常常无法有效理解和执行，导致实际应用中的局限性。

核心思路：论文提出的核心思路是构建Conifer数据集，专注于多层次复杂约束指令的调优，结合渐进学习策略，从简单到复杂逐步提升模型的学习能力。

技术框架：整体架构包括数据集的构建、模型训练和评估三个主要模块。数据集通过LLM驱动的精炼过程生成，训练过程中采用渐进学习策略，最后在多个基准上进行评估。

关键创新：最重要的技术创新在于Conifer数据集的设计和渐进学习方案的提出，这与现有方法的单一指令训练方式形成鲜明对比，能够更好地应对复杂指令的挑战。

关键设计：在训练过程中，采用了特定的损失函数以优化模型对复杂约束的理解，并在网络结构上进行了调整，以适应多层次指令的处理需求。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，使用Conifer训练的7B模型在多个指令遵循基准测试中表现优异，超越了现有的开源7B模型，并在某些指标上超过了10倍于其规模的模型，显示出显著的性能提升。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能助手、自动化客服、教育辅导等，能够大幅提升大型语言模型在复杂任务中的表现。通过增强模型的指令遵循能力，Conifer为实际应用提供了更强的支持，未来可能推动更多基于LLM的智能应用的发展。

📄 摘要（原文）

The ability of large language models (LLMs) to follow instructions is crucial to real-world applications. Despite recent advances, several studies have highlighted that LLMs struggle when faced with challenging instructions, especially those that include complex constraints, hindering their effectiveness in various tasks. To address this challenge, we introduce Conifer, a novel instruction tuning dataset, designed to enhance LLMs to follow multi-level instructions with complex constraints. Utilizing GPT-4, we curate the dataset by a series of LLM-driven refinement processes to ensure high quality. We also propose a progressive learning scheme that emphasizes an easy-to-hard progression, and learning from process feedback. Models trained with Conifer exhibit remarkable improvements in instruction-following abilities, especially for instructions with complex constraints. On several instruction-following benchmarks, our 7B model outperforms the state-of-the-art open-source 7B models, even exceeds the performance of models 10 times larger on certain metrics. All the code and Conifer dataset are available at https://www.github.com/ConiferLM/Conifer.