Neuron-Aware Data Selection In Instruction Tuning For Large Language Models

📄 arXiv: 2603.13201v1 📥 PDF

作者: Xin Chen, Junchao Wu, Shu Yang, Runzhe Zhan, Zeyu Wu, Min Yang, Shujian Huang, Lidia S. Chao, Derek F. Wong

分类: cs.CL

发布日期: 2026-03-13

💡 一句话要点

提出NAIT框架，通过神经元激活模式相似性进行指令调优数据选择，提升大语言模型性能。

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

关键词: 指令调优 数据选择 神经元激活 大语言模型 迁移学习

📋 核心要点

  1. 现有指令调优数据选择方法效率低，且过度依赖外部模型或不确定性指标，影响大语言模型性能。
  2. NAIT框架通过分析神经元激活模式的相似性，评估指令调优数据对模型性能的影响，选择最优子集。
  3. 实验表明，NAIT选择的10% Alpaca-GPT4数据子集优于其他方法，并揭示了神经元激活特征的可转移性。

📝 摘要（中文）

指令调优(IT)已被证明是释放大型语言模型(LLM)强大能力的有效方法。最近的研究表明，过多的IT数据会降低LLM的性能，而仔细选择一小部分高质量的IT数据可以显著增强其能力。因此，从IT数据集中识别出最有效的数据子集，以有效地发展LLM的特定或通用能力，已成为一个关键挑战。为了解决这个问题，我们提出了一种新颖而高效的框架，称为NAIT。NAIT通过分析IT数据集和目标领域能力之间神经元激活模式的相似性来评估IT数据对LLM性能的影响。具体来说，NAIT从目标领域能力的领域内数据集中捕获神经元激活模式，以构建可重用和可转移的神经元激活特征。然后，它基于候选样本与目标能力的预期激活特征之间的相似性来评估和选择最佳样本。实验结果表明，在NAIT选择的10% Alpaca-GPT4 IT数据子集上进行训练，始终优于依赖外部高级模型或基于不确定性的特征的方法。我们的发现还揭示了神经元激活特征在LLM不同能力之间的可转移性。特别是，具有更多逻辑推理和编程特性的IT数据具有很强的通用可转移性，使模型能够在多个任务中发展更强的能力，而稳定的核心数据子集足以持续激活基本模型能力并普遍提高跨不同任务的性能。

🔬 方法详解

问题定义：现有指令调优方法在数据选择上存在效率和效果问题。简单地使用所有数据可能导致性能下降，而依赖外部模型或不确定性指标进行选择的方法计算成本高昂，且可能引入偏差。因此，需要一种更有效、更直接的方法来选择对模型能力提升最有帮助的指令调优数据。

核心思路：NAIT的核心思路是利用神经元激活模式来评估指令调优数据的重要性。它假设，如果一个指令调优样本能够激活与目标能力相关的神经元模式，那么这个样本就更有助于模型学习该能力。通过计算指令调优样本和目标能力领域内数据之间的神经元激活模式相似性，可以筛选出对模型提升最有价值的样本。

技术框架：NAIT框架主要包含以下几个阶段：1) 神经元激活特征提取：从目标领域能力的领域内数据集中提取神经元激活模式，构建可重用和可转移的神经元激活特征。2) 样本评估：计算候选指令调优样本与目标能力的预期激活特征之间的相似性。3) 样本选择：基于相似性得分，选择最优的指令调优样本子集。

关键创新：NAIT的关键创新在于直接利用神经元激活模式进行数据选择，避免了对外部模型的依赖，并且能够捕捉到指令调优数据与目标能力之间的内在联系。这种方法更加高效，并且能够更好地提升模型的性能。与现有方法相比，NAIT更直接地关注模型内部的神经元激活状态，从而更准确地评估数据的重要性。

关键设计：NAIT的关键设计包括：1) 如何有效地提取和表示神经元激活特征；2) 如何定义和计算神经元激活模式之间的相似性；3) 如何选择合适的指令调优数据子集大小。论文中可能使用了特定的神经网络层或激活函数来提取神经元激活特征，并采用了某种相似性度量方法（如余弦相似度）来计算激活模式之间的相似性。具体的数据子集大小选择可能通过实验进行调整。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，使用NAIT选择的10% Alpaca-GPT4 IT数据子集进行训练，在各种任务上始终优于依赖外部高级模型或基于不确定性的特征的方法。此外，研究还发现，具有更多逻辑推理和编程特性的IT数据具有很强的通用可转移性，能够提升模型在多个任务上的能力。

🎯 应用场景

NAIT可应用于各种大型语言模型的指令调优场景，尤其是在计算资源有限的情况下，能够高效地选择高质量的训练数据，提升模型在特定任务或通用能力上的表现。该方法还可用于分析不同类型指令调优数据对模型能力的影响，指导数据集构建和优化。

📄 摘要（原文）

Instruction Tuning (IT) has been proven to be an effective approach to unlock the powerful capabilities of large language models (LLMs). Recent studies indicate that excessive IT data can degrade LLMs performance, while carefully selecting a small subset of high-quality IT data can significantly enhance their capabilities. Therefore, identifying the most efficient subset data from the IT dataset to effectively develop either specific or general abilities in LLMs has become a critical challenge. To address this, we propose a novel and efficient framework called NAIT. NAIT evaluates the impact of IT data on LLMs performance by analyzing the similarity of neuron activation patterns between the IT dataset and the target domain capability. Specifically, NAIT captures neuron activation patterns from in-domain datasets of target domain capabilities to construct reusable and transferable neuron activation features. It then evaluates and selects optimal samples based on the similarity between candidate samples and the expected activation features of the target capabilities. Experimental results show that training on the 10\% Alpaca-GPT4 IT data subset selected by NAIT consistently outperforms methods that rely on external advanced models or uncertainty-based features across various tasks. Our findings also reveal the transferability of neuron activation features across different capabilities of LLMs. In particular, IT data with more logical reasoning and programmatic features possesses strong general transferability, enabling models to develop stronger capabilities across multiple tasks, while a stable core subset of data is sufficient to consistently activate fundamental model capabilities and universally improve performance across diverse tasks.