REInstruct: Building Instruction Data from Unlabeled Corpus

📄 arXiv: 2408.10663v1 📥 PDF

作者: Shu Chen, Xinyan Guan, Yaojie Lu, Hongyu Lin, Xianpei Han, Le Sun

分类: cs.CL

发布日期: 2024-08-20

备注: Accepted by ACL2024 Findings

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

REInstruct：一种从无标签语料库自动构建指令数据的可扩展方法

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

关键词: 指令数据生成 无监督学习 大型语言模型 指令微调 数据增强 文本重写 Llama-7b

📋 核心要点

  1. 现有指令数据构建方法依赖人工标注或专有LLM蒸馏，存在成本高、版权风险和质量上限等问题。
  2. REInstruct从无标签语料库中选择高质量文本，并自动生成指令，降低了对人工和专有LLM的依赖。
  3. 实验表明，使用REInstruct生成的指令数据训练的Llama-7b模型在AlpacaEval上表现优异，胜过text-davinci-003。

📝 摘要（中文）

为大型语言模型手动标注指令数据既困难、成本高昂，又难以扩展。同时，目前自动标注方法通常依赖于从专有LLM中提炼合成数据，这不仅限制了指令数据质量的上限，还可能引发潜在的版权问题。本文提出REInstruct，一种简单且可扩展的方法，用于从无标签语料库自动构建指令数据，而无需过度依赖专有LLM和人工标注。具体而言，REInstruct首先选择无标签文本的一个子集，该子集可能包含结构良好、有帮助且有见地的文本内容，然后为这些文本生成指令。为了生成准确且相关的响应以进行有效且稳健的训练，REInstruct进一步提出了一种基于重写的策略来提高生成的指令数据的质量。通过在3k种子数据和来自REInstruct的32k合成数据的组合上训练Llama-7b，微调后的模型在AlpacaEval排行榜上实现了65.41%的胜率，超过了text-davinci-003，优于其他开源的、非蒸馏的指令数据构建方法。代码已公开。

🔬 方法详解

问题定义：现有指令数据构建方法面临着几个关键问题。首先，手动标注成本高昂且难以扩展，无法满足大型语言模型的需求。其次，依赖专有LLM进行数据蒸馏不仅限制了生成数据的质量上限，还存在潜在的版权风险。因此，如何高效、低成本地构建高质量的指令数据成为一个亟待解决的问题。

核心思路：REInstruct的核心思路是从大量的无标签语料库中自动挖掘并生成高质量的指令数据。它避免了对人工标注和专有LLM的过度依赖，通过选择包含结构良好、有帮助和有见地的文本内容，并为其生成相应的指令，从而实现指令数据的自动构建。这种方法旨在降低成本、提高效率，并规避潜在的版权问题。

技术框架：REInstruct主要包含两个阶段。第一阶段是文本选择，从无标签语料库中选择潜在包含高质量内容的文本片段。第二阶段是指令生成，为选定的文本片段生成相应的指令。为了提高生成指令数据的质量，REInstruct还引入了一种基于重写的策略，对生成的指令进行优化和改进。整个流程旨在自动化地构建高质量的指令数据，用于训练大型语言模型。

关键创新：REInstruct的关键创新在于其完全依赖无标签语料库进行指令数据构建，避免了对专有LLM的依赖。此外，REInstruct提出的基于重写的策略能够有效地提高生成指令数据的质量，使其更准确、更相关。与现有方法相比，REInstruct具有更高的可扩展性和更低的成本，同时规避了潜在的版权风险。

关键设计：REInstruct的具体实现细节包括：文本选择阶段，可能使用一些启发式规则或预训练模型来评估文本的质量和相关性；指令生成阶段，可以使用一些现有的文本生成模型，并结合基于重写的策略进行优化；基于重写的策略，可能涉及一些文本编辑技术，例如释义、扩展和总结等。具体的参数设置、损失函数和网络结构等技术细节在论文中可能有所描述，但摘要中未提及。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

通过在3k种子数据和来自REInstruct的32k合成数据的组合上训练Llama-7b，微调后的模型在AlpacaEval排行榜上实现了65.41%的胜率，超过了text-davinci-003。这一结果表明，REInstruct能够有效地构建高质量的指令数据，并显著提升语言模型的性能，优于其他开源的、非蒸馏的指令数据构建方法。

🎯 应用场景

REInstruct可应用于各种需要指令微调的大型语言模型训练场景，尤其适用于资源有限或希望避免依赖专有LLM的场景。该方法能够降低指令数据构建的成本，提高效率，并促进开源语言模型的发展。未来，REInstruct可以进一步扩展到多语言和多模态数据，为更广泛的应用提供支持。

📄 摘要（原文）

Manually annotating instruction data for large language models is difficult, costly, and hard to scale. Meanwhile, current automatic annotation methods typically rely on distilling synthetic data from proprietary LLMs, which not only limits the upper bound of the quality of the instruction data but also raises potential copyright issues. In this paper, we propose REInstruct, a simple and scalable method to automatically build instruction data from an unlabeled corpus without heavy reliance on proprietary LLMs and human annotation. Specifically, REInstruct first selects a subset of unlabeled texts that potentially contain well-structured helpful and insightful content and then generates instructions for these texts. To generate accurate and relevant responses for effective and robust training, REInstruct further proposes a rewriting-based approach to improve the quality of the generated instruction data. By training Llama-7b on a combination of 3k seed data and 32k synthetic data from REInstruct, fine-tuned model achieves a 65.41\% win rate on AlpacaEval leaderboard against text-davinci-003, outperforming other open-source, non-distilled instruction data construction methods. The code is publicly available at \url{https://github.com/cs32963/REInstruct}.