Low-Confidence Gold: Refining Low-Confidence Samples for Efficient Instruction Tuning

📄 arXiv: 2502.18978v6 📥 PDF

作者: Hongyi Cai, Jie Li, Mohammad Mahdinur Rahman, Wenzhen Dong

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2025-02-26 (更新: 2025-11-23)

备注: Accepted to EMNLP Findings 2025

💡 一句话要点

提出低置信度黄金(LCG)框架，高效过滤指令微调数据集，提升大语言模型性能。

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

关键词: 指令微调 大语言模型 半监督学习 数据过滤 低置信度 质心聚类 高效训练

📋 核心要点

  1. 指令微调的有效性受限于训练数据集的质量和效率，高质量数据筛选是关键。
  2. LCG框架通过质心聚类和置信度引导选择，筛选出高质量且多样性的指令对。
  3. 实验表明，使用LCG过滤后的数据集进行微调，模型性能优于现有方法，尤其在MT-bench上提升显著。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为低置信度黄金(LCG)的新型过滤框架，用于识别有价值的指令对，从而提高指令微调的效率。LCG采用基于质心的聚类和置信度引导的选择方法。通过使用在代表性样本上训练的轻量级分类器，LCG采用半监督方法来管理高质量的子集，同时保留数据的多样性。实验评估表明，在LCG过滤的6K样本子集上微调的模型，与现有方法相比，表现出卓越的性能，在MT-bench上取得了显著的改进，并在全面的评估指标上获得了持续的收益。该框架在保持模型性能的同时，其有效性为高效指令微调建立了一个有希望的方向。

🔬 方法详解

问题定义：现有指令微调方法受限于训练数据的质量和效率，高质量数据的获取成本高昂。如何从大量数据中筛选出高质量、多样性的指令对，以更少的训练数据达到更好的微调效果，是本文要解决的问题。现有方法通常依赖人工标注或简单的启发式规则，效率低且难以保证数据质量。

核心思路：本文的核心思路是利用半监督学习，通过一个轻量级的分类器，自动识别并筛选出高质量的指令对。该分类器基于少量代表性样本进行训练，并利用置信度作为筛选标准，从而在保证数据质量的同时，保留数据的多样性。

技术框架：LCG框架主要包含以下几个阶段：1) 数据预处理：对原始指令数据进行清洗和格式化。2) 特征提取：使用预训练语言模型提取指令对的特征向量。3) 质心聚类：使用聚类算法（如K-means）将特征向量聚类成若干个簇，每个簇的中心代表一类指令。4) 代表性样本选择：从每个簇中选择若干个具有代表性的样本，进行人工标注，构建少量高质量的训练集。5) 轻量级分类器训练：使用标注的训练集训练一个轻量级的分类器，用于预测指令对的质量。6) 低置信度样本筛选：使用训练好的分类器对剩余的未标注数据进行预测，选择置信度较低的样本作为高质量的指令对。

关键创新：LCG框架的关键创新在于其半监督的筛选方法，它结合了质心聚类和置信度引导的选择策略。与传统的完全依赖人工标注或启发式规则的方法相比，LCG能够更高效地筛选出高质量、多样性的指令对，从而提高指令微调的效率和效果。

关键设计：LCG框架的关键设计包括：1) 轻量级分类器的选择：选择计算复杂度较低的模型，如逻辑回归或支持向量机，以提高筛选效率。2) 置信度阈值的设置：根据实际情况调整置信度阈值，以控制筛选出的指令对的数量和质量。3) 聚类算法的选择：选择合适的聚类算法，如K-means或DBSCAN，以保证聚类效果。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，在LCG过滤的6K样本子集上微调的模型，在MT-bench上取得了显著的改进，超过了现有方法。具体而言，LCG在保持模型性能的同时，显著减少了训练数据量，证明了其在高效指令微调方面的有效性。此外，LCG在其他评估指标上也获得了持续的收益，表明其具有良好的泛化能力。

🎯 应用场景

LCG框架可广泛应用于大语言模型的指令微调，尤其是在数据资源有限的情况下。它可以帮助研究人员和开发者更高效地构建高质量的训练数据集，从而提升模型的性能和泛化能力。此外，该框架还可以应用于其他自然语言处理任务，如文本分类、情感分析等，通过筛选高质量的训练数据来提高模型的效果。

📄 摘要（原文）

The effectiveness of instruction fine-tuning for Large Language Models is fundamentally constrained by the quality and efficiency of training datasets. This work introduces Low-Confidence Gold (LCG), a novel filtering framework that employs centroid-based clustering and confidence-guided selection for identifying valuable instruction pairs. Through a semi-supervised approach using a lightweight classifier trained on representative samples, LCG curates high-quality subsets while preserving data diversity. Experimental evaluation demonstrates that models fine-tuned on LCG-filtered subsets of 6K samples achieve superior performance compared to existing methods, with substantial improvements on MT-bench and consistent gains across comprehensive evaluation metrics. The framework's efficacy while maintaining model performance establishes a promising direction for efficient instruction tuning.