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: 指令数据集生成 领域自适应 大型语言模型 检索增强 监督式微调
📋 核心要点
- 现有领域自适应方法缺乏有效生成高质量、多样化指令数据集的能力，限制了LLM在特定领域的性能。
- SearchInstruct利用LLM扩展领域特定问题，并动态检索相关资源生成准确答案，从而构建高质量指令数据集。
- 实验表明，SearchInstruct能够提升SFT数据集的质量和多样性，显著提高LLM在特定领域任务中的性能表现。
📝 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，所提出的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，由于数据稀缺和领域知识的特殊性，难以构建高质量的指令数据集，从而限制了大型语言模型（LLM）在该领域内的应用能力的问题。现有方法通常依赖于人工标注或简单的数据增强，效率低且难以保证数据质量。
核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型（LLM）的生成能力，结合领域相关的检索信息，自动构建高质量的指令数据集。通过少量人工标注的种子问题，LLM可以生成更多样的问题，然后通过检索相关资源，为这些问题生成准确的答案。
技术框架：SearchInstruct方法包含以下几个主要阶段：1) 种子问题收集：收集少量领域专家标注的种子问题。2) 问题扩展：使用LLM基于种子问题生成更多样的问题变体。3) 信息检索：针对每个扩展后的问题，从领域相关的知识库或文档中检索相关信息。4) 答案生成：使用LLM结合检索到的信息，生成高质量的答案。5) 数据集构建：将生成的问题和答案组成指令数据集，用于LLM的微调。
关键创新：该方法最重要的创新点在于结合了LLM的生成能力和信息检索技术，实现了指令数据集的自动构建。与传统方法相比，该方法能够更高效地生成高质量、多样化的指令数据集，并且能够更好地适应特定领域的需求。
关键设计：在问题扩展阶段，使用了prompt工程来引导LLM生成更符合领域特点的问题。在信息检索阶段，使用了领域相关的索引和检索算法，以提高检索的准确率。在答案生成阶段，使用了prompt工程来引导LLM结合检索到的信息生成更准确、更自然的答案。具体参数设置和损失函数等细节在论文中未详细说明，属于未知信息。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，使用SearchInstruct生成的指令数据集进行微调后，LLM在特定领域任务上的性能得到了显著提升。具体提升幅度在论文中未明确给出，属于未知信息。该方法在数据集质量和多样性方面均优于传统方法，证明了其有效性。
🎯 应用场景
SearchInstruct可广泛应用于各种领域，例如医疗、金融、法律等，帮助构建特定领域的LLM应用。该方法能够降低构建高质量训练数据的成本，加速LLM在特定领域的落地，并提升LLM在专业领域的服务能力。未来，该方法可以进一步扩展到多模态数据，例如图像、视频等，以构建更丰富的指令数据集。
📄 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