RAISE: Reinforced Adaptive Instruction Selection For Large Language Models

📄 arXiv: 2504.07282v4 📥 PDF

作者: Qingsong Lv, Yangning Li, Zihua Lan, Zishan Xu, Jiwei Tang, Tingwei Lu, Yinghui Li, Wenhao Jiang, Hong-Gee Kim, Hai-Tao Zheng, Philip S. Yu

分类: cs.CL

发布日期: 2025-04-09 (更新: 2025-10-10)

备注: Accepted by EMNLP 2025 findings

💡 一句话要点

提出RAISE：一种基于强化学习的自适应指令选择框架，用于优化大语言模型的指令微调。

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

关键词: 大语言模型 指令微调 强化学习 指令选择 自适应学习

📋 核心要点

  1. 现有指令选择方法依赖启发式指标，缺乏动态优化，难以针对特定任务进行有效微调。
  2. RAISE将指令选择视为序列决策过程，利用强化学习动态选择指令，优化模型性能。
  3. 实验表明，RAISE仅需少量训练步骤即可超越现有方法，展现出高效性和优越性。

📝 摘要（中文）

在大语言模型（LLM）的指令微调中，少量高质量指令优于大量低质量指令已成为共识。目前已有很多指令选择方法，但它们大多基于启发式质量指标选择指令，且仅考虑训练前的数据选择。这些设计导致指令微调的优化不足，并且固定的启发式指标通常难以针对特定任务进行优化。因此，我们设计了一个动态的、任务目标驱动的指令选择框架RAISE（Reinforced Adaptive Instruction SElection），它将整个指令微调过程纳入优化，并在每个步骤中基于每条指令对模型性能提升的预期影响来选择指令。我们的方法具有良好的可解释性，并具有很强的任务特定优化能力。通过将动态指令选择建模为序列决策过程，我们使用强化学习来训练我们的选择策略。大量的实验和结果分析证明了我们的方法优于其他指令选择方法。值得注意的是，与全数据训练相比，RAISE仅更新1%的训练步骤即可获得卓越的性能，证明了其效率和有效性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大语言模型指令微调中，如何有效选择指令以提升模型性能的问题。现有方法主要依赖于预定义的启发式指标进行指令选择，缺乏动态性和任务针对性，导致微调效果受限。这些方法通常只在训练前进行一次性选择，无法在训练过程中根据模型状态进行调整，导致优化效率低下。

核心思路：RAISE的核心思路是将指令选择过程建模为一个序列决策问题，利用强化学习（RL）训练一个策略，该策略能够根据当前模型的状态和任务目标，动态地选择最有利于模型性能提升的指令。通过这种方式，RAISE能够自适应地调整指令选择策略，从而更好地优化模型。

技术框架：RAISE框架主要包含以下几个模块：1) 环境（Environment）：代表当前大语言模型的状态和待选择的指令集。2) 智能体（Agent）：基于强化学习的指令选择策略，负责根据环境状态选择指令。3) 奖励函数（Reward Function）：用于评估选择的指令对模型性能的影响，并指导智能体的学习。4) 训练循环（Training Loop）：通过与环境交互，智能体不断学习和优化指令选择策略。

关键创新：RAISE的关键创新在于将指令选择过程动态化和任务目标驱动化。与传统的静态指令选择方法不同，RAISE能够根据模型在训练过程中的表现，自适应地调整指令选择策略。此外，RAISE使用强化学习来优化指令选择策略，使得选择过程能够直接针对任务目标进行优化，从而提高模型性能。

关键设计：RAISE使用策略梯度方法（如REINFORCE或PPO）来训练指令选择策略。奖励函数的设计至关重要，通常基于模型在验证集上的性能提升来定义。智能体可以使用神经网络来表示，输入是当前模型的状态和待选择指令的特征，输出是选择每条指令的概率。为了提高训练效率，可以使用经验回放等技术。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

RAISE在实验中表现出色，仅使用1%的训练步骤，就能够达到甚至超过全数据训练的性能。与其他指令选择方法相比，RAISE在多个任务上都取得了显著的性能提升，证明了其高效性和有效性。实验结果表明，RAISE能够更好地选择对模型性能提升有益的指令，从而加速模型训练并提高最终性能。

🎯 应用场景

RAISE可应用于各种大语言模型的指令微调场景，尤其适用于计算资源有限或需要快速迭代的场景。该方法能够有效提升模型在特定任务上的性能，例如文本生成、问答、对话等。未来，RAISE可以扩展到多任务学习和持续学习等领域，进一步提升大语言模型的泛化能力和适应性。

📄 摘要（原文）

In the instruction fine-tuning of large language models (LLMs), it is widely recognized that a few high-quality instructions are superior to a large number of low-quality instructions. At present, many instruction selection methods have been proposed, but most of these methods select instruction based on heuristic quality metrics, and only consider data selection before training. These designs lead to insufficient optimization of instruction fine-tuning, and fixed heuristic indicators are often difficult to optimize for specific tasks. Therefore, we design a dynamic, task-objective-driven instruction selection framework RAISE(Reinforced Adaptive Instruction SElection), which incorporates the entire instruction fine-tuning process into optimization, selecting instructions at each step based on the expected impact of each instruction on model performance improvement. Our approach is well interpretable and has strong task-specific optimization capabilities. By modeling dynamic instruction selection as a sequential decision-making process, we use RL to train our selection strategy. Extensive experiments and result analysis prove the superiority of our method compared with other instruction selection methods. Notably, RAISE achieves superior performance by updating only 1% of the training steps compared to full-data training, demonstrating its efficiency and effectiveness.