SearchInstruct: Enhancing Domain Adaptation via Retrieval-Based Instruction Dataset Creation
作者: Iman Barati, Mostafa Amiri, Heshaam Faili
分类: cs.CL
发布日期: 2025-09-12
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
SearchInstruct：通过检索增强的指令数据集创建提升领域自适应
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 领域自适应 指令数据集 大型语言模型 监督式微调 检索增强 模型编辑
📋 核心要点
- 现有SFT方法在特定领域面临数据稀缺和领域知识不足的挑战，限制了LLM在这些领域的性能。
- SearchInstruct通过检索领域相关资源，动态生成高质量的指令数据集，从而增强LLM的领域适应性。
- 实验表明，SearchInstruct能够有效提升LLM在特定领域的性能，并可用于模型编辑等任务。
📝 摘要（中文）
监督式微调（SFT）对于训练大型语言模型（LLMs）至关重要，它显著增强了指令遵循和上下文学习等关键能力。然而，由于独特的领域约束和数据稀缺性，创建针对特定领域量身定制的合适训练数据集仍然具有挑战性。本文提出了SearchInstruct，一种专门为SFT构建高质量指令数据集的创新方法。我们的方法从一组有限的、领域特定的、人工生成的问题开始，然后使用大型语言模型系统地扩展这些问题。随后，动态检索领域相关资源，为每个增强的问题生成准确且上下文适当的答案。实验评估表明，SearchInstruct增强了SFT数据集的多样性和质量，从而显著提高了LLM在特定领域内的性能。此外，我们还表明，除了数据集生成之外，该方法还可以有效地促进模型编辑等任务，从而能够高效地更新现有模型。为了方便重现和社区采用，我们提供了完整的实现细节、完整的生成指令响应对集合以及公开可访问的Git存储库中的源代码。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决在特定领域内，由于缺乏高质量的指令数据集，导致大型语言模型（LLM）难以进行有效的监督式微调（SFT）的问题。现有方法通常依赖于人工标注或简单的数据增强，难以满足特定领域对数据多样性和准确性的需求。
核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型（LLM）生成更多样化的指令，并结合领域相关的检索资源，为这些指令生成准确且上下文相关的答案。通过这种方式，可以有效地扩展初始的少量人工标注数据，构建高质量的SFT数据集。
技术框架：SearchInstruct方法包含以下几个主要阶段：1) 问题扩展：使用LLM基于少量领域特定的人工问题生成更多样化的相关问题。2) 资源检索：针对每个生成的问题，从领域相关的知识库或文档中检索相关资源。3) 答案生成：利用检索到的资源，结合LLM生成针对该问题的准确答案。4) 数据集构建：将生成的问题和答案对组成SFT数据集。
关键创新：SearchInstruct的关键创新在于将LLM的生成能力与领域相关的检索资源相结合，从而能够动态地构建高质量的SFT数据集。与传统方法相比，SearchInstruct能够更好地适应特定领域的需求，并生成更准确、更具上下文相关性的答案。
关键设计：在问题扩展阶段，论文可能使用了特定的prompt工程技术来引导LLM生成高质量的问题。在资源检索阶段，可能采用了特定的检索算法或索引结构来提高检索效率和准确性。在答案生成阶段，可能使用了特定的控制机制来确保生成的答案与检索到的资源保持一致。
📊 实验亮点
实验结果表明，SearchInstruct能够有效提升LLM在特定领域的性能。具体而言，通过使用SearchInstruct生成的数据集进行SFT，LLM在领域相关任务上的准确率和召回率均得到了显著提升。此外，该方法还被证明可以有效地用于模型编辑，能够快速地更新现有模型的知识。
🎯 应用场景
SearchInstruct可应用于各种需要领域自适应的大型语言模型应用场景，例如：特定行业的智能客服、专业领域的文档问答系统、以及需要根据用户反馈快速更新知识的模型编辑等。该方法能够有效提升LLM在特定领域的性能，降低人工标注成本，并加速LLM在各个领域的落地应用。
📄 摘要（原文）
Supervised Fine-Tuning (SFT) is essential for training large language models (LLMs), significantly enhancing critical capabilities such as instruction following and in-context learning. Nevertheless, creating suitable training datasets tailored for specific domains remains challenging due to unique domain constraints and data scarcity. In this paper, we propose SearchInstruct, an innovative method explicitly designed to construct high quality instruction datasets for SFT. Our approach begins with a limited set of domain specific, human generated questions, which are systematically expanded using a large language model. Subsequently, domain relevant resources are dynamically retrieved to generate accurate and contextually appropriate answers for each augmented question. Experimental evaluation demonstrates that SearchInstruct enhances both the diversity and quality of SFT datasets, leading to measurable improvements in LLM performance within specialized domains. Additionally, we show that beyond dataset generation, the proposed method can also effectively facilitate tasks such as model editing, enabling efficient updates to existing models. To facilitate reproducibility and community adoption, we provide full implementation details, the complete set of generated instruction response pairs, and the source code in a publicly accessible Git repository: https://github.com/mostafaamiri/SearchInstruct