大模型指令调优数据集万字评测！腾讯上交大联合出品

作者：在线问答5 | 2024-08-21 02:07:20

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随着大模型的快速发展，指令调优在提升模型性能和泛化能力方面发挥着至关重要的作用。

然而，对于指令调优数据集的数据评估和选择方法尚未形成统一的体系，且缺乏全面深入的综述。

为了填补这一空白，腾讯优图实验室发布一篇完整综述进行梳理。

长度超过了万字，涉及的文献多达400余篇。

这项研究涵盖了质量、多样性和重要性三个主要方面的数据评估和选择方法，对每个方面都进行了详细的分类和阐述。

同时，作者还关注了该领域的最新进展和趋势，包括一些新兴的技术和方法，如利用GPT等强大语言模型进行数据评分、基于双层优化的Coreset采样等。

LLMs的发展目标是解锁对自然语言处理（NLP）任务的泛化能力，指令调优在其中发挥重要作用，而数据质量对指令调优效果至关重要。

作者深入研究了各种指令调优数据集的数据评估和选择方法，从质量、多样性和重要性三个方面进行了分类和阐述。

“质量”主要指指令响应数据点的完整性、准确性和合理性，现有方法通常制定统一的评分机制来综合考虑这些维度。

针对数据集的质量，作者主要总结出了四种测试方法：

一是手工设计指标，如通过词汇、句法、语义相似性等来方法评估数据质量，优点是指标计算明确，但无法检测不匹配的指令响应对。
二是使用基于模型的指标，这种方法利用可训练模型（如使用困惑度、多维评分评估器等）进行，结合多种训练感知指标（如不确定性、奖励分数等）的混合技术，这种方法在选择无偏高质量样本方面具有潜力。
第三种方法是直接交给GPT，调用OpenAI APIs对指令调优数据集进行自动评分，这种方法与人类偏好高度对齐，收集少量GPT评分样本后微调开源LLM进行质量测量，可提高成本效率。
最后是人工评价，这种方法在构建偏好对齐数据集时不可或缺，可用为模型训练提供高质量数据，但存在标注不一致问题，需制定详细指南，并辅以GPT评分等其他措施作为补充。

这里的多样性，是指指令数据集的个体多样性（如词汇和语义丰富度）和整体多样性（如数据分布），选择具有多样性的数据集可增强模型的泛化能力。

作者同样是总结了四种测试数据集多样性的方式。

手工设计的指标：包括词汇多样性（如Type-token ratio、vocd-D、MTLD、HD-D等）和语义多样性（如通过k - NN图计算距离、利用BERT嵌入计算方差等）等多种指标。
基于模型的指标：通过熵相关方法（如vanilla entropy、Rényi entropy、Simpson’s Index、Vendi Score等）、Task2Vec嵌入、开放标签的多样性标记等方式评估多样性。
基于几何特征的Coreset采样：通过k-center greedy、herding等方法选择最具信息和多样性的子集，代表整个数据集，使模型在子集上的训练性能接近在整个数据集上的训练性能，聚类技术在其中起到解释数据结构的作用。
基于Bi-level的Coreset采样：将Coreset采样视为Bi-level优化问题，通过优化硬掩码或软权重来选择子集，涉及到模型内部参数的优化和数据选择的外部循环，一些方法通过引入验证集、梯度匹配和优化技术等来提高鲁棒性和效率。

重要性是指样本对模型训练的必要性，与模型任务相关，同时也关乎性能。易样本可能不需要额外调优，而难样本对模型训练至关重要。

对重要性的评估，主要有这样几种指标和方法：

手工设计的指标：通过可读性指标（如语法、词汇、推理依赖等）评估文本难度，选择具有挑战性的样本以评估模型鲁棒性和构建有区分度的NLP基准。
基于模型的指标：包括不确定性（如prompt uncertainty）、奖励分数（通过奖励模型判断样本对模型行为的必要性）和数据模型（如通过Data model预测数据点对模型行为的影响、DSIR根据分布相似性估计重要性分数、MATES连续选择最有效子集、Xie等人通过重要性重采样选择类似目标分布的样本）等方式。
基于Loss和Error的Coreset采样：通过记录训练中样本的错误（如forgetting score、memorization、influence等）来估计重要性，选择对损失贡献大或导致性能差的样本，一些研究通过迭代近似和小代理模型加速计算边际效应。
基于梯度的Coreset采样：利用梯度直接影响语言模型优化的特性，通过梯度匹配（如逼近整个数据集的梯度）和梯度基于的影响（如通过上加权梯度乘法测量样本对模型参数的影响）来选择数据，一些技术（如低秩梯度相似性搜索、移动样本近似等）用于加速计算和提高效率，同时需要考虑近似的精度和效率。

作者发现，数据选择的有效性与模型在基准测试上的性能报告之间存在差距，原因包括评估损失与基准性能相关性不强、测试集污染等。

未来需要构建专门的基准来评估指令调优模型和所选数据点，并解耦数据选择和模型评估以排除数据污染的影响。

目前也没有统一标准来区分“好”“坏”指令，现有质量测量方法具有特定任务导向性且缺乏解释性，未来需要更统一、通用的定义和提高选择管道的可解释性，以适应不同下游任务的需求。

随着数据集的扩大，确定最佳选择比例也变得困难，原因包括噪声增加、过拟合和遗忘问题，建议通过质量测量方案、强调多样性和考虑与预训练数据的相似性来确定最佳选择比例，并优化数据评估和选择的可扩展性pipeline。

除了数据集，大模型本身的规模也在增大，数据评估和选择的成本效率降低，需要发展高效的代理模型，同时重新思考传统机器学习技术，如优化技巧和降维方法。

项目主页：
https://github.com/yuleiqin/fantastic-data-engineering
论文地址：
https://arxiv.org/abs/2408.02085

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