The PLLuM Instruction Corpus

📄 arXiv: 2511.17161v1 📥 PDF

作者: Piotr Pęzik, Filip Żarnecki, Konrad Kaczyński, Anna Cichosz, Zuzanna Deckert, Monika Garnys, Izabela Grabarczyk, Wojciech Janowski, Sylwia Karasińska, Aleksandra Kujawiak, Piotr Misztela, Maria Szymańska, Karolina Walkusz, Igor Siek, Maciej Chrabąszcz, Anna Kołos, Agnieszka Karlińska, Karolina Seweryn, Aleksandra Krasnodębska, Paula Betscher, Zofia Cieślińska, Katarzyna Kowol, Artur Wilczek, Maciej Trzciński, Katarzyna Dziewulska, Roman Roszko, Tomasz Bernaś, Jurgita Vaičenonienė, Danuta Roszko, Paweł Levchuk, Paweł Kowalski, Irena Prawdzic-Jankowska, Marek Kozłowski, Sławomir Dadas, Rafał Poświata, Alina Wróblewska, Katarzyna Krasnowska-Kieraś, Maciej Ogrodniczuk, Michał Rudolf, Piotr Rybak, Karolina Saputa, Joanna Wołoszyn, Marcin Oleksy, Bartłomiej Koptyra, Teddy Ferdinan, Stanisław Woźniak, Maciej Piasecki, Paweł Walkowiak, Konrad Wojtasik, Arkadiusz Janz, Przemysław Kazienko, Julia Moska, Jan Kocoń

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2025-11-21

💡 一句话要点

PLLuM项目发布指令数据集PLLuMIC，用于微调波兰语大型语言模型，并分析人工与合成指令的影响。

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

关键词: 大型语言模型 指令数据集 微调 波兰语 自然语言处理

📋 核心要点

  1. 现有LLM在特定语言（如波兰语）的适应性方面存在挑战，需要高质量的指令数据集进行微调。
  2. PLLuM项目构建了包含人工编写、转换和合成指令的综合数据集，用于提升波兰语LLM的性能。
  3. 发布了PLLuMIC数据集的代表性子集，旨在为其他语言的LLM指令数据集开发提供指导和参考。

📝 摘要（中文）

本文介绍了用于微调PLLuM（波兰语大型语言模型）项目中基于Transformer的大型语言模型（LLM）的指令数据集。我们提出了PLLuM中使用的有机、转换和合成指令的功能类型学，并分享了关于在基础LLM的语言适应中使用人工编写与合成指令数据集的影响的一些观察结果。此外，我们发布了PLLuM指令语料库（PLLuMIC）的第一个代表性子集，我们认为它对于指导和规划其他LLM的类似数据集的开发非常有用。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决如何构建高质量的指令数据集，以有效微调波兰语大型语言模型（LLM），使其更好地适应波兰语的语言特性和文化背景。现有方法可能依赖于通用数据集，无法充分满足特定语言的需求，或者缺乏对人工指令和合成指令之间差异的深入分析。

核心思路：论文的核心思路是构建一个包含多种类型指令（人工编写、转换和合成）的综合数据集，并研究不同类型指令对LLM语言适应的影响。通过对指令进行功能类型学分类，可以更好地理解指令的特性，并指导数据集的构建和使用。

技术框架：PLLuM项目构建的指令数据集包含三个主要来源：有机指令（人工编写的原始指令）、转换指令（通过翻译或释义等方式从现有指令转换而来）和合成指令（通过程序自动生成的指令）。该数据集被用于微调基于Transformer的LLM。论文还分析了不同类型指令对模型性能的影响。

关键创新：该研究的关键创新在于对指令数据集的构建方法和类型学分类。通过区分人工编写、转换和合成指令，并分析它们对LLM性能的影响，为构建更有效的指令数据集提供了新的视角。此外，发布PLLuMIC数据集的代表性子集，为其他研究者提供了宝贵的资源。

关键设计：论文中没有详细描述具体的参数设置、损失函数或网络结构等技术细节。重点在于数据集的构建和分析，以及不同类型指令对模型性能的影响。数据集的构建过程中，需要仔细设计指令的类型和难度，以确保其能够有效地引导LLM的学习。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文发布了PLLuMIC数据集的代表性子集，为其他研究者提供了宝贵的资源。研究分析了人工编写、转换和合成指令对LLM性能的影响，为构建更有效的指令数据集提供了新的视角。具体性能数据和提升幅度在摘要中未提及，属于未知信息。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于构建和优化各种语言的大型语言模型，尤其是在资源相对匮乏的语言领域。通过分析不同类型指令的影响，可以更有效地利用有限的资源，提升LLM在特定语言环境下的性能。此外，该数据集可以用于评估和比较不同LLM的语言适应能力。

📄 摘要（原文）

This paper describes the instruction dataset used to fine-tune a set of transformer-based large language models (LLMs) developed in the PLLuM (Polish Large Language Model) project. We present a functional typology of the organic, converted, and synthetic instructions used in PLLuM and share some observations about the implications of using human-authored versus synthetic instruction datasets in the linguistic adaptation of base LLMs. Additionally, we release the first representative subset of the PLLuM instruction corpus (PLLuMIC), which we believe to be useful in guiding and planning the development of similar datasets for other LLMs.