DS$^2$-Instruct: Domain-Specific Data Synthesis for Large Language Models Instruction Tuning

📄 arXiv: 2603.12932v1 📥 PDF

作者: Ruiyao Xu, Noelle I. Samia, Han Liu

分类: cs.CL

发布日期: 2026-03-13

💡 一句话要点

DS$^2$-Instruct：面向领域特定LLM指令调优的数据合成框架

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

关键词: 指令调优 数据合成 领域特定 零样本学习 大型语言模型

📋 核心要点

  1. 现有指令调优数据集依赖人工标注，成本高昂，且通用数据合成方法难以捕捉领域特定知识。
  2. DS$^2$-Instruct通过任务关键词生成、认知水平指令配对和自洽性验证，实现零样本领域数据合成。
  3. 实验表明，基于DS$^2$-Instruct生成的数据集微调的模型，在多个领域均优于现有数据生成方法。

📝 摘要（中文）

为了使大型语言模型(LLMs)适应特定领域，需要高质量的指令调优数据集，而通过人工标注创建这些数据集成本高昂。现有的数据合成方法侧重于通用任务，无法捕捉领域特定的术语和推理模式。为了解决这个问题，我们提出了DS$^2$-Instruct，这是一个零样本框架，用于生成无需人工监督的领域特定指令数据集。我们的方法首先生成任务相关的关键词，以确保全面的领域覆盖。然后，通过将这些关键词与Bloom分类法的不同认知水平配对，创建多样化的指令。最后，它使用自洽性验证来确保数据质量。我们将此框架应用于生成七个具有挑战性的领域的数据集，例如数学、金融和逻辑推理。全面的评估表明，在我们的生成数据上进行微调的模型比现有的数据生成方法取得了显著的改进。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决为特定领域的大型语言模型（LLMs）创建高质量指令调优数据集的问题。现有方法，特别是通用数据合成方法，无法充分捕捉特定领域的术语、知识和推理模式，导致微调后的LLMs在这些领域表现不佳。人工标注成本高昂且耗时，难以满足快速适应新领域的需求。

核心思路：论文的核心思路是利用零样本数据合成，自动生成领域特定的指令调优数据集。通过任务相关的关键词生成、结合Bloom分类法的认知水平进行指令配对，以及自洽性验证，确保生成数据的多样性和质量。这种方法旨在克服人工标注的局限性，并提升LLMs在特定领域的性能。

技术框架：DS$^2$-Instruct框架包含三个主要阶段：1) 任务关键词生成：利用LLM生成与目标领域相关的任务关键词，确保领域覆盖的全面性。2) 指令生成：将生成的关键词与Bloom分类法的不同认知水平（例如，记忆、理解、应用、分析、评估、创造）相结合，生成多样化的指令。3) 自洽性验证：使用LLM对生成的指令和答案进行自洽性验证，过滤掉不一致或质量较差的数据。

关键创新：该方法的主要创新在于其完全零样本的特性，无需任何人工标注即可生成高质量的领域特定指令调优数据。此外，结合Bloom分类法生成多样化指令，以及利用自洽性验证保证数据质量，也是关键创新点。与现有方法相比，DS$^2$-Instruct更专注于领域特定性，并避免了对人工标注的依赖。

关键设计：在任务关键词生成阶段，使用了LLM进行关键词抽取或生成，具体提示词的设计对关键词的质量至关重要。在指令生成阶段，Bloom分类法的不同认知水平被用于生成不同类型的指令，确保指令的多样性。在自洽性验证阶段，需要选择合适的LLM和验证策略，以确保有效过滤掉低质量数据。具体的参数设置和阈值需要根据不同领域进行调整。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

实验结果表明，在数学、金融、逻辑推理等七个领域，基于DS$^2$-Instruct生成的数据集微调的模型，性能显著优于基于现有数据生成方法微调的模型。例如，在某些领域，性能提升超过10%。这些结果验证了DS$^2$-Instruct在生成高质量领域特定指令调优数据方面的有效性。

🎯 应用场景

DS$^2$-Instruct可广泛应用于各个专业领域，例如金融、法律、医疗等，帮助快速构建领域知识增强的LLM。通过自动生成高质量的训练数据，降低了LLM在特定领域应用的门槛，加速了AI技术在垂直行业的落地。未来，该方法有望进一步扩展到多模态数据生成，并应用于更复杂的领域任务。

📄 摘要（原文）

Adapting Large Language Models (LLMs) to specialized domains requires high-quality instruction tuning datasets, which are expensive to create through human annotation. Existing data synthesis methods focus on general-purpose tasks and fail to capture domain-specific terminology and reasoning patterns. To address this, we introduce DS$^2$-Instruct, a zero-shot framework that generates domain-specific instruction datasets without human supervision. Our approach first generates task-informed keywords to ensure comprehensive domain coverage. It then creates diverse instructions by pairing these keywords with different cognitive levels from Bloom's Taxonomy. Finally, it uses self-consistency validation to ensure data quality. We apply this framework to generate datasets across seven challenging domains, such as mathematics, finance, and logical reasoning. Comprehensive evaluation demonstrates that models fine-tuned on our generated data achieve substantial improvements over existing data generation methods.