From Macro to Micro: Probing Dataset Diversity in Language Model Fine-Tuning

📄 arXiv: 2505.24768v1 📥 PDF

作者: Haoyu Li, Xuhong Li, Yiming Dong, Kun Liu

分类: cs.CL

发布日期: 2025-05-30

💡 一句话要点

提出数据集多样性控制策略以提升语言模型微调效果

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

关键词: 数据集多样性 语言模型 微调 多样性控制策略 自然语言处理 统计分析

📋 核心要点

  1. 现有方法对数据集多样性的重要性认识不足，缺乏系统性分析，影响了模型的训练效果。
  2. 本文提出了一种系统的多样性控制策略分类，涵盖宏观、中观和微观层面的分析，特别关注响应组件的微观多样性。
  3. 实验结果显示，微观策略在提高模型性能方面表现优异，尤其在多样性达到最大时，模型性能显著提升。

📝 摘要（中文）

数据集多样性在大型语言模型（LLM）的监督微调阶段至关重要。然而，系统性分析数据集多样性仍然不足。本文提出了一种现有多样性控制策略的系统分类，关注指令组件的宏观和中观层面，并引入对响应组件微观多样性的分析，具体分析微调训练样本中标记的统计分布。通过构建固定大小的数据集并应用六种多样性控制策略进行实验，结果表明，宏观和中观策略在多样性增加时提升性能，而响应的微观策略与模型性能之间的相关性更强，且在所有策略中表现最佳。这些发现为构建高性能的微调数据集提供了可行的见解。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决数据集多样性对大型语言模型微调效果的影响，现有方法在多样性分析上存在不足，未能全面考虑指令和响应的多样性。

核心思路：通过系统分类现有多样性控制策略，重点分析指令的宏观和中观层面以及响应的微观层面，以提升微调数据集的构建效果。

技术框架：研究构建了固定大小的数据集，从117,000个开源微调样本中提取，应用六种多样性控制策略，分别在宏观、中观和微观层面进行实验评估。

关键创新：引入对响应组件的微观多样性分析，揭示其与模型性能之间的强相关性，提供了新的视角来理解数据集多样性的重要性。

关键设计：在实验中，采用固定样本量的数据集设计，使用六种多样性控制策略，评估其对模型性能的影响，特别关注响应的标记统计分布。

📊 实验亮点

实验结果表明，宏观和中观策略在多样性增加时提升模型性能，而微观策略在所有策略中表现最佳，尤其在最大多样性下，模型性能显著提高，提供了具体的性能数据支持。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自然语言处理、对话系统和文本生成等。通过优化微调数据集的多样性，可以显著提升语言模型在实际应用中的表现，推动智能助手、自动翻译等技术的发展。

📄 摘要（原文）

Dataset diversity plays a pivotal role for the successful training of many machine learning models, particularly in the supervised fine-tuning (SFT) stage of large language model (LLM) development. Despite increasing recognition of its importance, systematic analyses of dataset diversity still remain underexplored. To address this gap, this work presents a systematic taxonomy of existing diversity-control strategies, which primarily focus on the instruction component, operating at either macroscopic (entire instruction semantics) or mesoscopic levels (instruction units), and furthermore introduces a novel analysis of microscopic diversity within the response component, specifically analyzing the statistical distribution of tokens in SFT training samples. In the experimental evaluation, we construct fixed-size datasets (e.g., 10,000 samples each) from a corpus of 117,000 open-source SFT samples, incorporating six distinct diversity-control strategies spanning macro-, meso-, and microscopic levels applied to both instructions and responses. We then fine-tune LLMs on these datasets to assess the six diversity-control strategies. Results reveal that while macroscopic and mesoscopic strategies lead to higher performance with increasing diversity, the microscopic strategy in responses exhibits both a stronger correlation between model performance and the degree of diversity and superior performance with maximum diversity across all strategies. These findings offer actionable insights for constructing high-performance SFT datasets.