大模型SFT指令自动生成总结

简介：
本研究提出了一种自动化的策略，用于为大规模语言模型生成精细化训练（SFT）的指令，旨在提升模型在特定任务上的性能和准确性。 自动生成指令总结 Self-Instruct 是一种利用大规模预训练语言模型自动生成任务指令的方法。这种方法的核心在于它能够不断迭代地生成高质量的指令和相应的输入输出数据。 ### 大模型自动生成SFT指令总结 #### 1. Self-Instruct 数据生成流程 - **初始化指令池**：手动构建一个小型指令数据集合，这个集合包含了175个任务指令，用于初始化指令池。这些任务指令涵盖了各种类型的任务，包括但不限于文本生成、分类等。 - **生成新指令**：接下来，从指令池中随机抽取8个任务指令（其中6条来自初始的人工编写指令，2条是模型迭代生成的）。这些指令被用作上下文示例，用于引导预训练语言模型GPT-3生成更多的新任务指令。 #### 2. 生成任务指令 在生成任务指令的过程中，涉及到了几个关键步骤： - **构造上下文示例**：从指令池中随机抽取的8个指令被拼接为上下文示例。 - **生成新指令**：使用这些上下文示例引导GPT-3生成新的指令。 - **迭代生成**：这一过程会持续进行，直到模型自己停止生成新的指令，或者达到长度限制。 #### 3. 确定指令是否代表分类任务 生成的指令需要经过进一步判断，以确定它们是否代表了分类任务。对于分类任务，通常需要明确的类别标签和输入数据。因此： - **分类任务判断**：通过对模型生成的指令进行分析，确定其是否属于分类任务。 - **生成类别标签与输入**：如果是分类任务，则通过模型输出类别标签和输入数据。 #### 4. 生成任务输入和输出 对于非分类任务，需要为它们创建相应的输入和输出数据。这些数据用于训练和评估模型的效果： - **生成输入**：对于非分类任务，需要生成合适的输入数据。 - **生成输出**：根据输入数据，模型需要生成对应的输出数据。 #### 5. 过滤低质量数据 为了确保高质量的数据集，需要对所有生成的数据进行过滤，去除不符合标准的点： - **质量检查**：通过一系列的质量标准来评估每个新指令和其相关联的数据。 - **数据过滤**：根据检查结果，移除那些不满足要求的数据。 - **后处理**：在完成初步筛选之后，可能还需要对剩余数据进行额外调整或修正。 #### 6. 参考资料 Self-Instruct方法的相关参考资料可以提供更深入的理解和技术细节： - 技术论文 - 开源代码库 - 社区讨论 Self-Instruct是一种高效且自动化的生成任务指令的方法，它通过迭代的方式不断优化数据的质量。这种方法不仅适用于自然语言处理领域，还可能扩展应用于其他领域的任务指令生成。