指令嵌入:指令的潛在表示及其在任務識別中的應用

核心概念

指令數據對於提高大型語言模型(LLM)與人類水平的性能是至關重要的。近期研究表明,對齊本質上是模型適應指令的交互方式或格式以解決各種任務的過程,利用預訓練的知識和技能。因此,對於指令數據而言,最重要的是它所代表的任務,而不是具體的語義和知識信息。指令的潛在表示在一些與指令相關的任務中發揮作用,如數據選擇和示範檢索。然而,它們通常是從文本嵌入衍生的,包含整體語義信息,這影響了任務類別的表示。本文提出了一個新的概念"指令嵌入",並構建了指令嵌入基準(IEB)用於其訓練和評估。我們提出了一種基於提示的指令嵌入(PIE)方法,使表示更多地關注任務。在IEB上對PIE及其他嵌入方法的評估,以及在四個下游任務中的應用,都證明了其在準確識別任務類別方面的優越性。

摘要

本文提出了一個新的概念"指令嵌入",它是文本嵌入的一個專門子集,其重點是任務識別,而不是提取句子級語義信息。

文本嵌入在許多NLP任務中發揮關鍵作用,如語義相似性和信息檢索。但是,當涉及指令嵌入時,關鍵應該是識別任務類別,而不是捕捉整體語義信息。這是因為,指令微調幫助模型學習如何與用戶跨不同任務進行交互,而不是特定的能力和知識。

作者構建了指令嵌入基準(IEB),其中指令被標記為任務類別,而不是語義相似性。IEB包含47k個樣本,分散在1k多個類別中。

作者提出了一種基於提示的指令嵌入(PIE)方法,通過引導模型關注任務類型來生成指令嵌入。PIE可以在無監督和監督微調的設置下工作,並在IEB上的任務識別和意圖相似性測試中表現優異。

作者還在四個下游任務中評估了指令嵌入的效果,如數據選擇和示範檢索,結果表明指令嵌入比傳統文本嵌入更適合指令相關任務。

統計資料

指令數據對於提高大型語言模型(LLM)與人類水平的性能是至關重要的。
近期研究表明,對齊本質上是模型適應指令的交互方式或格式以解決各種任務的過程,利用預訓練的知識和技能。
指令的潛在表示在一些與指令相關的任務中發揮作用,如數據選擇和示範檢索。

引述

"指令數據對於提高大型語言模型(LLM)與人類水平的性能是至關重要的。"
"近期研究表明,對齊本質上是模型適應指令的交互方式或格式以解決各種任務的過程,利用預訓練的知識和技能。"
"因此,對於指令數據而言,最重要的是它所代表的任務,而不是具體的語義和知識信息。"

從以下內容提煉的關鍵洞見

Instruction Embedding: Latent Representations of Instructions Towards Task Identification

by Yiwei Li, Ji... 於 arxiv.org 10-01-2024

https://arxiv.org/pdf/2409.19680.pdf

深入探究

指令嵌入是否可以應用於其他與任務相關的NLP問題,如多任務學習或元學習?

指令嵌入的概念和方法確實可以擴展到其他與任務相關的自然語言處理（NLP）問題，例如多任務學習和元學習。在多任務學習中，模型需要同時處理多個任務，這要求模型能夠有效地識別和區分不同任務的特徵。指令嵌入專注於任務識別，能夠幫助模型在多任務環境中更好地理解和執行各種任務。透過將指令嵌入應用於多任務學習，模型可以利用共享的任務特徵來提高整體性能，並減少過擬合的風險。
在元學習中，模型需要快速適應新任務，指令嵌入可以提供一種有效的方式來捕捉任務的核心特徵，從而加速學習過程。透過使用指令嵌入，模型可以在面對新任務時，迅速識別出與之相關的任務類別，並利用先前學習的知識進行快速調整。因此，指令嵌入不僅能提升模型在單一任務上的表現，還能在多任務學習和元學習中發揮重要作用。

如何設計更有效的監督微調方法來進一步提高指令嵌入的性能?

為了進一步提高指令嵌入的性能，可以考慮以下幾種監督微調方法：

對比學習：利用對比學習的框架，設計一個基於任務標籤的對比損失函數。這可以通過選擇來自相同任務的正樣本和來自不同任務的難負樣本來實現。這樣的設計能夠強化模型對任務特徵的識別能力，並提高指令嵌入的區分度。

增強數據集：通過生成合成樣本或擴展現有數據集來增強訓練數據的多樣性。這可以包括使用生成模型（如GPT-4）來創建複雜的指令樣本，從而提高模型在不同任務上的泛化能力。

多階段微調：採用多階段的微調策略，首先在大規模的指令數據集上進行初步微調，然後在特定任務的數據集上進行精細調整。這樣的策略可以幫助模型在學習通用任務特徵的同時，專注於特定任務的細節。

自適應學習率：使用自適應學習率調整策略，根據模型在驗證集上的表現動態調整學習率，以便在訓練過程中更好地捕捉指令嵌入的特徵。

通過這些方法，可以有效提升指令嵌入的性能，使其在各種下游任務中表現更佳。

指令嵌入的原理和應用是否可以擴展到其他類型的結構化數據,如程序或工作流?

指令嵌入的原理和應用確實可以擴展到其他類型的結構化數據，如程序或工作流。指令嵌入專注於任務識別和特徵提取，這一特性使其在處理結構化數據時具有潛在的優勢。

程序分析：在程序分析中，指令嵌入可以用於識別和分類不同的程式碼片段或函數。通過將指令嵌入應用於程式碼，模型可以學習到不同程式碼結構的特徵，從而提高程式碼自動生成、錯誤檢測和重構的能力。

工作流管理：在工作流管理中，指令嵌入可以幫助識別和優化工作流中的各個步驟。通過分析工作流中的指令，模型可以理解不同任務之間的關係，並提供更有效的任務調度和資源分配建議。

結構化數據的任務識別：指令嵌入的核心在於任務識別，這一特性使其能夠應用於各種結構化數據的任務識別問題。無論是處理文本、程式碼還是工作流，指令嵌入都能夠幫助模型更好地理解數據的結構和意圖。

總之，指令嵌入的原理和方法具有廣泛的應用潛力，可以有效地擴展到其他類型的結構化數據，從而提升各種任務的性能和效率。