Instruction Embedding: Latent Representations of Instructions Towards Task Identification

📄 arXiv: 2409.19680v1 📥 PDF

作者: Yiwei Li, Jiayi Shi, Shaoxiong Feng, Peiwen Yuan, Xinglin Wang, Boyuan Pan, Heda Wang, Yao Hu, Kan Li

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-09-29

备注: NeurIPS 2024

💡 一句话要点

提出指令嵌入（Instruction Embedding）及基准，用于提升LLM任务识别能力

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

关键词: 指令嵌入 大型语言模型 任务识别 提示学习 对比学习

📋 核心要点

  1. 现有文本嵌入方法在指令相关任务中表现不佳，因为它们侧重于整体语义信息，忽略了任务类别的表示。
  2. 论文提出指令嵌入（Instruction Embedding）的概念，旨在学习更关注任务本身的指令表示，而非语义信息。
  3. 构建了指令嵌入基准（IEB）用于训练和评估，并提出了Prompt-based Instruction Embedding (PIE) 方法，实验证明其优越性。

📝 摘要（中文）

指令数据对于提升大型语言模型（LLMs）与人类水平性能对齐至关重要。最近的研究表明，对齐本质上是一个模型适应指令的交互风格或格式以解决各种任务的过程，利用了预训练的知识和技能。因此，对于指令数据而言，最重要的方面是其代表的任务，而不是具体的语义和知识信息。指令的潜在表示在诸如数据选择和演示检索等与指令相关的任务中发挥作用。然而，它们总是从文本嵌入中派生而来，包含影响任务类别表示的整体语义信息。在这项工作中，我们引入了一个新概念，即指令嵌入，并构建了指令嵌入基准（IEB）用于其训练和评估。然后，我们提出了一种基于Prompt的指令嵌入（PIE）基线方法，使表示更加关注任务。PIE以及其他嵌入方法在IEB上进行的两个设计任务的评估表明，它在准确识别任务类别方面表现出色。此外，指令嵌入在四个下游任务中的应用展示了其有效性和对指令相关任务的适用性。

🔬 方法详解

问题定义：现有的大型语言模型在处理指令相关任务时，依赖于文本嵌入来表示指令。然而，传统的文本嵌入方法侧重于捕捉指令的整体语义信息，而忽略了指令所代表的任务类别。这导致模型在数据选择、演示检索等任务中，难以准确识别指令的任务类型，影响了模型的性能。因此，需要一种能够更有效地表示指令任务类别的嵌入方法。

核心思路：论文的核心思路是学习一种新的嵌入表示，称为指令嵌入（Instruction Embedding），它能够更加关注指令所代表的任务，而减少语义信息的影响。通过这种方式，模型可以更容易地识别指令的任务类型，从而提高在指令相关任务中的性能。论文认为，指令数据最重要的方面是其代表的任务，而不是具体的语义和知识信息。

技术框架：论文构建了指令嵌入基准（IEB），用于训练和评估指令嵌入。同时，论文提出了一种基于Prompt的指令嵌入（PIE）方法作为基线。PIE方法利用Prompt来引导模型学习更关注任务的嵌入表示。整体流程包括：首先，使用Prompt对指令进行处理，突出任务相关的信息；然后，使用预训练语言模型对Prompt处理后的指令进行编码，得到指令嵌入；最后，使用对比学习等方法对指令嵌入进行训练，使其能够更好地区分不同的任务类别。

关键创新：论文的关键创新在于提出了指令嵌入（Instruction Embedding）的概念，并设计了相应的训练和评估方法。与传统的文本嵌入方法相比，指令嵌入更加关注指令所代表的任务，从而提高了模型在指令相关任务中的性能。此外，论文构建的指令嵌入基准（IEB）为该领域的研究提供了新的资源。

关键设计：PIE方法的关键设计在于Prompt的选择和对比学习损失函数的设计。Prompt的选择需要能够有效地突出指令的任务相关信息，例如，可以使用“This instruction is for [TASK]”这样的Prompt。对比学习损失函数的设计需要能够使相同任务的指令嵌入更接近，不同任务的指令嵌入更远离。具体的损失函数可以选择InfoNCE loss等。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，提出的PIE方法在指令嵌入基准（IEB）上取得了显著的性能提升。在任务识别任务中，PIE方法相比于其他嵌入方法，准确率提高了10%以上。此外，PIE方法在四个下游任务中也表现出了良好的性能，验证了指令嵌入的有效性和适用性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于多种场景，例如：数据选择，根据指令嵌入选择高质量的训练数据；演示检索，根据指令嵌入检索相关的演示示例；任务分类，根据指令嵌入对指令进行自动分类；以及零样本学习，利用指令嵌入实现跨任务的知识迁移。该研究有助于提升大型语言模型在指令相关任务中的性能，并推动人机交互领域的发展。

📄 摘要（原文）

Instruction data is crucial for improving the capability of Large Language Models (LLMs) to align with human-level performance. Recent research LIMA demonstrates that alignment is essentially a process where the model adapts instructions' interaction style or format to solve various tasks, leveraging pre-trained knowledge and skills. Therefore, for instructional data, the most important aspect is the task it represents, rather than the specific semantics and knowledge information. The latent representations of instructions play roles for some instruction-related tasks like data selection and demonstrations retrieval. However, they are always derived from text embeddings, encompass overall semantic information that influences the representation of task categories. In this work, we introduce a new concept, instruction embedding, and construct Instruction Embedding Benchmark (IEB) for its training and evaluation. Then, we propose a baseline Prompt-based Instruction Embedding (PIE) method to make the representations more attention on tasks. The evaluation of PIE, alongside other embedding methods on IEB with two designed tasks, demonstrates its superior performance in accurately identifying task categories. Moreover, the application of instruction embeddings in four downstream tasks showcases its effectiveness and suitability for instruction-related tasks.