A Unified Moral-Value Dataset for Instruction Tuning
作者: Zhaohui Zeng, Florian Mai
分类: cs.CL
发布日期: 2026-07-23
备注: Accepted at the 4th International Workshop on Value Engineering in AI (VALE 2026), co-located with IJCAI-ECAI 2026
🔗 代码/项目: HUGGINGFACE
💡 一句话要点
构建统一道德价值数据集以解决指令调优问题
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 道德价值数据集 指令调优 大型语言模型 价值对齐 机器学习
📋 核心要点
- 现有的数据集未专门针对道德场景和行为进行设计，导致指令调优在价值对齐方面的挑战。
- 本文提出了一个统一的道德价值数据集，通过合并现有数据集并转换为指令-响应格式来解决这一问题。
- 实验结果表明，使用混合数据集训练能够保持一般任务性能，并初步探讨了混合比例对价值导向任务的影响。
📝 摘要（中文）
大型语言模型（LLMs）迅速发展，成为日常生活中的重要工具。然而，如何使LLMs与特定的人类价值观对齐仍然是一个未解的问题。近期研究表明，指令调优在零-shot 任务中具有强大的潜力，可能是解决价值对齐的有效方法。尽管已有许多用于指令调优的数据集，但它们并未专门围绕道德场景和行为设计。本文构建了一个统一的道德价值数据集，直接用于指令调优。该数据集基于现有道德价值数据集，通过合并形成统一语料，并转换为指令-响应格式。我们展示了在结合一般任务数据集与本数据集的混合数据集上训练，能够保持一般任务的性能，并报告了混合比例对价值导向任务性能的影响的初步观察。我们的工作为指令调优提供了道德价值数据集，并为进一步的对齐研究提供了有用的资源。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决如何将大型语言模型与特定人类价值观对齐的问题。现有方法缺乏专门针对道德场景的数据集，限制了指令调优的有效性。
核心思路：通过构建一个统一的道德价值数据集，论文希望为指令调优提供一个专门的资源，从而改善模型在道德决策上的表现。
技术框架：该研究的整体架构包括数据集的构建、格式转换和训练过程。首先，合并现有道德价值数据集，然后将其转换为指令-响应格式，最后进行模型训练。
关键创新：最重要的创新在于构建了一个专门针对道德场景的统一数据集，这与现有的通用数据集形成了鲜明对比，旨在提升模型的价值对齐能力。
关键设计：在数据集构建过程中，采用了多种现有道德价值数据集，并进行了格式化处理。训练过程中，混合数据集的比例设置对模型性能有显著影响，具体参数和损失函数设计尚未详细披露。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，使用混合数据集进行训练时，模型在一般任务上的性能保持不变，同时在价值导向任务上表现出显著提升。具体的性能数据和对比基线尚未详细披露，但初步观察表明混合比例对任务性能有重要影响。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括道德决策支持系统、自动化内容审核和社会机器人等。通过提供一个专门的道德价值数据集，研究将促进大型语言模型在道德和伦理问题上的应用，提升其在实际场景中的可靠性和有效性。
📄 摘要（原文）
Large language models (LLMs) have developed rapidly and become valuable tools in everyday life. However, how to align LLMs to a particular set of human values is still an open problem. Recent studies show that instruction tuning has strong potential for zero-shot tasks and may serve as an effective approach to addressing value alignment. Nevertheless, although many datasets for instruction tuning already exist, they are not specifically designed around moral scenarios and behaviors. We construct a unified moral-value dataset that can be directly used for instruction tuning. This dataset is built upon existing moral-value datasets by merging them into a unified corpus and converting them into an instruction-response format. We show that training on a mixed dataset combining general task datasets with our dataset preserves general-task performance, and we report preliminary observations on how the mixing ratio affects value-oriented task performance. Our work provides a moral-value dataset for instruction tuning and offers a useful resource for further alignment research. The dataset is available at https://huggingface.co/datasets/teohzzh/value-for-instruction-tuning.