AQuilt: Weaving Logic and Self-Inspection into Low-Cost, High-Relevance Data Synthesis for Specialist LLMs

📄 arXiv: 2507.18584v1 📥 PDF

作者: Xiaopeng Ke, Hexuan Deng, Xuebo Liu, Jun Rao, Zhenxi Song, Jun Yu, Min Zhang

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2025-07-24

备注: 32 pages, 4 figures

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

AQuilt：通过逻辑推理与自检，低成本合成高质量领域专家LLM训练数据

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

关键词: 数据合成 领域专家LLM 逻辑推理 自检机制 指令调优 低成本训练 知识蒸馏

📋 核心要点

  1. 现有领域专家LLM训练依赖数据合成，但面临计算成本高、泛化性差等问题。
  2. AQuilt框架通过引入逻辑推理与自检机制，提升数据合成质量与模型性能。
  3. 实验表明，AQuilt在保证性能的同时，显著降低了数据合成的计算成本。

📝 摘要（中文）

尽管大型语言模型（LLMs）在通用领域表现出色，但在专业领域通常表现不佳。现有方法主要依赖于数据合成，通过使用未标记数据来捕获领域特定特征，从而获得有希望的结果。然而，这些方法要么计算成本高昂，要么存在性能限制，并且在不同任务中的泛化能力不足。为了解决这些挑战，我们提出了AQuilt，一个用于从相应的未标记数据中为任何专业领域构建指令调整数据的框架，包括答案、问题、未标记数据、检查、逻辑和任务类型。通过结合逻辑和检查，我们鼓励推理过程和自我检查，以提高模型性能。此外，可定制的任务指令能够为任何任务生成高质量的数据。因此，我们构建了一个包含703k个示例的数据集，用于训练一个强大的数据合成模型。实验表明，AQuilt的性能与DeepSeek-V3相当，但仅使用了17%的生产成本。进一步的分析表明，我们生成的数据与下游任务具有更高的相关性。

🔬 方法详解

问题定义：现有方法在为特定领域的大语言模型合成训练数据时，面临着高昂的计算成本和有限的泛化能力。这些方法通常难以在保证数据质量的同时，适应不同类型的任务，导致训练出的模型在特定领域的表现仍然不尽如人意。

核心思路：AQuilt的核心思路是通过在数据合成过程中引入逻辑推理和自我检查机制，来提高生成数据的质量和相关性。通过模拟人类的思考过程，使模型能够更好地理解和利用未标记数据中的领域知识，从而生成更有效的训练数据。

技术框架：AQuilt框架包含以下几个主要模块：1) 数据收集模块：收集特定领域的未标记数据。2) 指令生成模块：根据预定义的任务类型，生成相应的指令。3) 逻辑推理模块：利用领域知识和逻辑规则，对指令进行推理和扩展。4) 自我检查模块：对生成的数据进行质量评估和过滤。5) 数据增强模块：对数据进行多样化处理，提高模型的泛化能力。

关键创新：AQuilt的关键创新在于将逻辑推理和自我检查机制融入到数据合成过程中。传统的生成式数据增强方法通常只关注数据的多样性，而忽略了数据的质量和相关性。AQuilt通过引入逻辑推理和自我检查，能够生成更符合领域知识和任务要求的训练数据，从而显著提高模型的性能。

关键设计：AQuilt采用可定制的任务指令，允许用户根据不同的任务需求，灵活地调整数据生成策略。此外，AQuilt还设计了一种基于规则的自我检查机制，用于评估生成数据的质量和一致性。在损失函数方面，AQuilt使用了交叉熵损失函数，并引入了正则化项，以防止过拟合。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，AQuilt在性能上可与DeepSeek-V3相媲美，但仅使用了DeepSeek-V3 17%的生产成本。进一步的分析表明，AQuilt生成的数据与下游任务具有更高的相关性，能够有效提升模型在特定领域的表现。这些结果验证了AQuilt框架的有效性和优越性。

🎯 应用场景

AQuilt可广泛应用于各种专业领域的大语言模型训练，例如医疗、金融、法律等。通过低成本地合成高质量的训练数据，可以显著提升这些模型在特定领域的性能，从而为相关领域的应用提供更强大的技术支持。该研究有望推动领域专家LLM的发展，并促进人工智能在各行业的更广泛应用。

📄 摘要（原文）

Despite the impressive performance of large language models (LLMs) in general domains, they often underperform in specialized domains. Existing approaches typically rely on data synthesis methods and yield promising results by using unlabeled data to capture domain-specific features. However, these methods either incur high computational costs or suffer from performance limitations, while also demonstrating insufficient generalization across different tasks. To address these challenges, we propose AQuilt, a framework for constructing instruction-tuning data for any specialized domains from corresponding unlabeled data, including Answer, Question, Unlabeled data, Inspection, Logic, and Task type. By incorporating logic and inspection, we encourage reasoning processes and self-inspection to enhance model performance. Moreover, customizable task instructions enable high-quality data generation for any task. As a result, we construct a dataset of 703k examples to train a powerful data synthesis model. Experiments show that AQuilt is comparable to DeepSeek-V3 while utilizing just 17% of the production cost. Further analysis demonstrates that our generated data exhibits higher relevance to downstream tasks. Source code, models, and scripts are available at https://github.com/Krueske/AQuilt.