Star-Agents: Automatic Data Optimization with LLM Agents for Instruction Tuning

📄 arXiv: 2411.14497v1 📥 PDF

作者: Hang Zhou, Yehui Tang, Haochen Qin, Yujie Yang, Renren Jin, Deyi Xiong, Kai Han, Yunhe Wang

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-11-21

💡 一句话要点

Star-Agents：利用LLM智能体自动优化指令微调数据

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

关键词: 指令微调 数据优化 大型语言模型 多智能体系统 数据增强

📋 核心要点

  1. 指令微调对LLM在下游任务的有效性至关重要，但高质量和多样化数据的收集成本高昂且耗时。
  2. Star-Agents框架通过多智能体协作和评估，自动增强数据集的数据质量，从而解决上述问题。
  3. 实验表明，优化后的数据集在多个基准测试中取得了显著的性能提升，平均提升12%，Fermi提升40%。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为Star-Agents的新框架，旨在通过多智能体协作和评估来自动提升数据集的数据质量，从而提高大型语言模型（LLM）在下游任务上的性能。该框架采用三管齐下的策略：首先，通过定制的采样方法，利用多个LLM智能体生成多样化的指令数据；其次，使用双模型方法对生成的数据进行严格评估，同时考量难度和质量；最后，在动态优化阶段，优先选择更有效的LLM，从而提高整体数据质量。实验结果表明，使用Pythia和LLaMA等模型进行指令微调时，优化后的数据集取得了显著的改进，平均提升了12%，并且在特定指标上取得了显著的提升，例如在Fermi基准测试中提升了40%（通过MT-bench、Vicuna bench和WizardLM测试集验证）。

🔬 方法详解

问题定义：指令微调的有效性依赖于高质量的训练数据，但收集高质量和多样化的数据成本高昂。现有方法难以高效地生成和评估指令数据，从而限制了LLM在下游任务上的性能提升。

核心思路：利用多个LLM智能体模拟数据生成和评估过程，通过智能体之间的协作和竞争，自动优化指令数据。这种方法旨在降低人工干预，并提高数据生成和评估的效率和质量。

技术框架：Star-Agents框架包含三个主要阶段：1) 数据生成：使用多个LLM智能体，通过定制的采样方法生成多样化的指令数据。2) 数据评估：使用双模型方法对生成的数据进行评估，同时考虑难度和质量。3) 动态优化：根据评估结果，优先选择更有效的LLM智能体，并调整采样策略，从而提高整体数据质量。

关键创新：该框架的关键创新在于使用多智能体协作的方式自动生成和评估指令数据，并引入动态优化机制，根据评估结果调整智能体的优先级和采样策略。与传统方法相比，该框架能够更高效地生成高质量和多样化的指令数据，并降低人工干预。

关键设计：在数据生成阶段，采用了定制的采样方法，旨在生成更具多样性和挑战性的指令数据。在数据评估阶段，使用了双模型方法，即使用两个不同的LLM模型对生成的数据进行评估，从而提高评估的准确性和可靠性。动态优化阶段，根据智能体的评估表现，调整其优先级和采样策略，从而使框架能够自适应地学习和优化。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，使用Star-Agents框架优化后的数据集在多个基准测试中取得了显著的性能提升。例如，在MT-bench、Vicuna bench和WizardLM测试集中，平均提升了12%，在Fermi基准测试中提升了40%。这些结果表明，该框架能够有效地提高指令微调数据的质量，从而提升LLM在下游任务上的性能。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于各种需要指令微调的大型语言模型应用场景，例如自然语言处理、机器翻译、文本摘要、问答系统等。通过自动优化训练数据，可以显著提高LLM在这些任务上的性能，降低人工成本，并加速LLM的部署和应用。

📄 摘要（原文）

The efficacy of large language models (LLMs) on downstream tasks usually hinges on instruction tuning, which relies critically on the quality of training data. Unfortunately, collecting high-quality and diverse data is both expensive and time-consuming. To mitigate this issue, we propose a novel Star-Agents framework, which automates the enhancement of data quality across datasets through multi-agent collaboration and assessment. The framework adopts a three-pronged strategy. It initially generates diverse instruction data with multiple LLM agents through a bespoke sampling method. Subsequently, the generated data undergo a rigorous evaluation using a dual-model method that assesses both difficulty and quality. Finaly, the above process evolves in a dynamic refinement phase, where more effective LLMs are prioritized, enhancing the overall data quality. Our empirical studies, including instruction tuning experiments with models such as Pythia and LLaMA, demonstrate the effectiveness of the proposed framework. Optimized datasets have achieved substantial improvements, with an average increase of 12% and notable gains in specific metrics, such as a 40% improvement in Fermi, as evidenced by benchmarks like MT-bench, Vicuna bench, and WizardLM testset.