REFINE-AF: A Task-Agnostic Framework to Align Language Models via Self-Generated Instructions using Reinforcement Learning from Automated Feedback

📄 arXiv: 2505.06548v1 📥 PDF

作者: Aniruddha Roy, Pretam Ray, Abhilash Nandy, Somak Aditya, Pawan Goyal

分类: cs.CL

发布日期: 2025-05-10

备注: 11 pages

💡 一句话要点

提出REFINE-AF框架，通过自生成指令和强化学习对小型语言模型进行任务无关对齐。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 指令微调 强化学习 语言模型 自生成指令 自动化反馈

📋 核心要点

  1. 人工标注指令数据成本高昂且数量有限，阻碍了指令驱动的大型语言模型在各种NLP任务中的应用。
  2. REFINE-AF框架利用小型开源LLM自生成指令，并通过强化学习从自动化反馈中进行优化，降低了人工成本。
  3. 实验结果表明，REFINE-AF框架在多个任务上取得了显著的性能提升，证明了其有效性和优越性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种任务无关的框架REFINE-AF，用于通过自生成指令和自动化反馈的强化学习来对齐语言模型。现有的基于指令的大型语言模型（LLM）在自然语言处理（NLP）任务中表现出色，但人工标注指令数据耗时、昂贵且数量和任务多样性有限。本文探索了使用诸如LLaMA 2-7B、LLama 2-13B和Mistral 7B等小型开源LLM的性能，采用半自动框架，减少了生成指令数据集所需的人工干预、工作量和成本。此外，本文证明了将基于强化学习（RL）的训练算法融入该框架可以进一步提升性能。对数据集的评估表明，与先前方法相比，基于RL的框架在63-66%的任务中实现了显著改进。

🔬 方法详解

问题定义：现有指令微调依赖大量人工标注数据，成本高昂且难以覆盖所有任务类型。已有的半自动指令生成方法依赖于大型API模型，成本高且存在查询限制。因此，如何利用小型开源LLM，以低成本、任务无关的方式生成高质量指令数据，并有效提升模型性能，是本文要解决的问题。

核心思路：核心思路是利用小型LLM自身的能力，通过迭代的方式生成指令，并使用强化学习从自动化反馈中学习，从而优化指令质量和模型性能。通过这种自生成和自优化的方式，降低对人工标注数据的依赖，并提升模型在各种任务上的泛化能力。

技术框架：REFINE-AF框架包含以下主要模块：1) 指令生成模块：使用小型LLM生成指令；2) 自动化反馈模块：使用预训练模型或规则对生成的指令进行评估和打分；3) 强化学习模块：使用强化学习算法，根据自动化反馈的奖励信号，优化指令生成策略；4) 微调模块：使用生成的指令数据对LLM进行微调。整个流程是一个迭代的过程，通过不断生成、评估和优化指令，逐步提升LLM的性能。

关键创新：关键创新在于将强化学习引入到指令生成过程中，利用自动化反馈作为奖励信号，引导LLM生成更有效的指令。与以往依赖人工标注或简单规则的方法相比，这种方法能够更好地适应不同的任务和数据集，并生成更高质量的指令。此外，该框架专注于使用小型开源LLM，降低了计算成本和API依赖。

关键设计：在强化学习模块中，使用了PPO（Proximal Policy Optimization）算法来优化指令生成策略。奖励函数的设计至关重要，需要综合考虑指令的质量、多样性和与任务的相关性。在微调阶段，使用了标准的监督学习方法，并对学习率、batch size等超参数进行了调整。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，REFINE-AF框架在多个NLP任务上取得了显著的性能提升。与之前的指令生成方法相比，基于RL的框架在63-66%的任务中实现了改进。具体而言，使用LLaMA 2-7B和Mistral 7B等小型LLM，通过REFINE-AF框架生成的指令数据，能够使模型在各种任务上达到与大型API模型相当甚至更好的性能。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种自然语言处理任务，例如文本分类、问答、摘要生成等。通过REFINE-AF框架，可以低成本地为小型LLM生成高质量的指令数据，提升其在各种任务上的性能。该方法尤其适用于资源有限的场景，例如在边缘设备上部署LLM。未来，该方法可以进一步扩展到其他模态，例如图像和语音，从而实现多模态LLM的低成本训练。

📄 摘要（原文）

Instruction-based Large Language Models (LLMs) have proven effective in numerous few-shot or zero-shot Natural Language Processing (NLP) tasks. However, creating human-annotated instruction data is time-consuming, expensive, and often limited in quantity and task diversity. Previous research endeavors have attempted to address this challenge by proposing frameworks capable of generating instructions in a semi-automated and task-agnostic manner directly from the model itself. Many of these efforts have relied on large API-only parameter-based models such as GPT-3.5 (175B), which are expensive, and subject to limits on a number of queries. This paper explores the performance of three open-source small LLMs such as LLaMA 2-7B, LLama 2-13B, and Mistral 7B, using a semi-automated framework, thereby reducing human intervention, effort, and cost required to generate an instruction dataset for fine-tuning LLMs. Furthermore, we demonstrate that incorporating a Reinforcement Learning (RL) based training algorithm into this LLMs-based framework leads to further enhancements. Our evaluation of the dataset reveals that these RL-based frameworks achieve a substantial improvements in 63-66% of the tasks compared to previous approaches.