CommonIT: Commonality-Aware Instruction Tuning for Large Language Models via Data Partitions

📄 arXiv: 2410.03077v1 📥 PDF

作者: Jun Rao, Xuebo Liu, Lian Lian, Shengjun Cheng, Yunjie Liao, Min Zhang

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-10-04

备注: Accepted to EMNLP 2024

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出CommonIT以解决大语言模型指令调优问题

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

关键词: 指令调优 大语言模型 数据聚类 机器学习 模型训练 性能提升

📋 核心要点

  1. 现有方法主要集中在数据混合上，未能有效利用数据采样的潜力，导致模型在指令遵循能力上存在不足。
  2. 本研究提出CommonIT，通过将指令数据集聚类并确保每个小批量仅包含同一组数据，增强模型的学习效果。
  3. 实验结果显示，CommonIT在多个模型上均实现了显著提升，特别是在一般领域和特定任务上，平均提升分别为2.1%和3.8%。

📝 摘要（中文）

通过指令调优，大语言模型（LLMs）能够增强对指令的遵循能力。与大多数关注数据混合的研究不同，本研究从训练过程中的数据采样角度出发，提出了一种新颖的指令调优策略——CommonIT：关注共性的指令调优。我们将指令数据集聚类为不同组，并确保每个训练小批量仅包含来自单一组的数据，从而实现小批量间的数据随机性和小批量内的数据相似性。对LLaMa模型的严格测试表明，CommonIT在提升LLMs的指令遵循能力方面表现出色。

🔬 方法详解

问题定义：本研究旨在解决大语言模型在指令调优过程中对数据采样利用不足的问题。现有方法往往侧重于数据混合，导致模型在处理不同类型指令时效果不佳。

核心思路：论文提出的CommonIT策略通过聚类指令数据集，确保每个训练小批量仅包含来自同一组的数据，从而提高模型在特定类型指令上的学习效率，类似于人类在学习相似主题时的集中练习。

技术框架：CommonIT的整体架构包括数据聚类、训练小批量生成和模型训练三个主要阶段。首先，使用三种指标（任务、嵌入和长度）对数据集进行聚类；然后，生成仅包含同一组数据的小批量进行训练。

关键创新：本研究的主要创新在于提出了基于共性的指令调优方法，通过数据聚类实现小批量内数据的相似性和小批量间的随机性，显著提升了模型的指令遵循能力。

关键设计：在参数设置上，采用了三种聚类指标来划分数据集，并在训练过程中确保每个小批量的单一性。此外，使用了多种模型（如LLaMa2-7B、Qwen2-7B等）进行验证，确保方法的广泛适用性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，CommonIT在多个模型上均实现了显著提升。在一般领域，使用长度指标平均提升2.1%；在特定领域，使用任务指标平均提升5.2%；在特定任务（如MMLU）上，使用嵌入指标平均提升3.8%。这些结果表明CommonIT在指令调优方面的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能助手、自动化客服和教育领域等，能够显著提升大语言模型在处理指令时的准确性和效率。未来，CommonIT可能会推动更多基于共性的学习策略在其他机器学习任务中的应用，提升模型的整体性能。

📄 摘要（原文）

With instruction tuning, Large Language Models (LLMs) can enhance their ability to adhere to commands. Diverging from most works focusing on data mixing, our study concentrates on enhancing the model's capabilities from the perspective of data sampling during training. Drawing inspiration from the human learning process, where it is generally easier to master solutions to similar topics through focused practice on a single type of topic, we introduce a novel instruction tuning strategy termed CommonIT: Commonality-aware Instruction Tuning. Specifically, we cluster instruction datasets into distinct groups with three proposed metrics (Task, Embedding and Length). We ensure each training mini-batch, or "partition", consists solely of data from a single group, which brings about both data randomness across mini-batches and intra-batch data similarity. Rigorous testing on LLaMa models demonstrates CommonIT's effectiveness in enhancing the instruction-following capabilities of LLMs through IT datasets (FLAN, CoT, and Alpaca) and models (LLaMa2-7B, Qwen2-7B, LLaMa 13B, and BLOOM 7B). CommonIT consistently boosts an average improvement of 2.1\% on the general domain (i.e., the average score of Knowledge, Reasoning, Multilinguality and Coding) with the Length metric, and 5.2\% on the special domain (i.e., GSM, Openfunctions and Code) with the Task metric, and 3.8\% on the specific tasks (i.e., MMLU) with the Embedding metric. Code is available at \url{https://github.com/raojay7/CommonIT}.