利用生成数据进行指令遵循微调

微调大型语言模型（LLM）旨在调整其通用知识，使其更有效地执行特定任务或展现特定行为。微调最有影响力的应用之一是提升LLM理解和遵循指令的能力。这个过程，称作指令微调（IFT），是合成数据特别有用之处，尤其是在难以获得精确、人工整理的指令数据集或大规模创建成本过高时。

了解指令微调

核心在于，指令微调训练LLM扮演一个乐于助人的助手，能够理解一个指示（一个“指令”或“提示”）并生成一个恰当、高质量的回复。这与预训练不同，预训练的模型从海量文本语料中学习通用语言模式。IFT是一个更集中的训练阶段，磨练模型被引导的能力。例如，一个预训练模型可能对Python编程了解很多，但IFT可以教它在被明确要求时，专门生成Python代码片段，解释Python知识点，或调试Python错误。

目标是将一个通用模型转变为一个更专业、更理解指令的系统。这对于创建聊天机器人、编程助手、总结工具等交互式应用，或任何用户提供命令并期望特定输出的系统都非常重要。

为什么IFT要用合成数据？

如章节引言中所述，获取大量、多样化、高质量的指令数据集及其对应的理想回复可能是一个重要的瓶颈。数据可能存在以下问题：

• 稀缺: 对于新颖的任务或高度专业化的方面，可能存在的例子很少。
• 标注成本高: 手动创建数千或数百万的指令-回复对既耗时又昂贵。
• 范围有限: 现有数据集可能无法覆盖您的特定应用所需的指令广度或互动风格。
• 存在偏见或不安全: 数据可能包含不良偏见或有害内容，而您不希望模型学习这些。

合成数据生成提供了一个强大的替代方案来克服这些难题。通过以程序化方式创建指令-回复对，您可以获得：

• 可扩展性: 根据您的需求生成大量训练样本。
• 可控性: 精确定义指令类型、回复风格和主题。例如，您可以生成需要多步推理、创意写作或遵守特定输出格式的指令。
• 多样性: 创建各种指令措辞和任务复杂性，这有助于模型更好地泛化。
• 成本效益: 虽然初始设置需要投入，但从长远来看，生成数据比手动标注更经济、更快速。
• 安全对齐: 您可以设计生成过程，明确避免生成或过滤掉不安全或有偏见的内容，从而得到更负责任的模型。

核心思想：生成指令-回复对

为IFT使用合成数据的基本原则是创建一个由许多对组成的数据集，其中每对包含：

1. 一个指令：一个文本提示，告知模型需要做什么。
2. 一个回复：模型应为该指令生成的预期输出。

例如：

• 指令：“总结以下文章，用三句话概括：[文章文本]”

• 回复：“[文章的简洁三句话总结]”

• 指令：“将 'Hello, how are you?' 翻译成法语。”

• 回复：“Bonjour, comment ça va ？”

• 指令：“编写一个Python函数，该函数接收一个整数列表，并返回列表中所有偶数的和。”

• 回复：

  def sum_even_numbers(numbers):
      total = 0
      for num in numbers:
          if num % 2 == 0:
              total += num
      return total
  

一旦生成了足够大且多样化的这些对的数据集，它就被用于微调一个预训练LLM。在这个微调过程中，模型学习将特定类型的指令与预期回复的模式和内容关联起来。

合成IFT数据生成的一般流程

创建有效的合成IFT数据集通常涉及几个步骤，常是迭代进行的。尽管具体技术有所不同（我们将在后面详细介绍一些，比如自指令方法），一个通用流程大致如下：

创建合成指令微调数据集的通用流程。

1. 初始数据（可选但建议）：从一小组人工编写的高质量指令-回复对开始。这些初始数据可以指导生成过程。
2. 指令生成：使用现有的强大LLM（“教师”模型）或其他技术来生成大量新指令。这些可以是初始指令的变体、新任务的指令，或不同风格的指令。
3. 回复生成：对于每个生成的指令，使用一个LLM（通常是同一个教师模型，或一个为回复质量而微调的模型）来生成高质量的回复。提示工程在此处对于获得好的答案很重要。
4. 过滤与完善：这是重要一步。并非所有合成生成的数据都会是完美的。实施过滤器以去除：
   • 低质量对（例如，不相关回复，无意义指令）。
   • 重复或近似重复的对。
   • 违反安全准则的内容。
   • 事实不正确的回复。 在此处对数据子集进行人工审查也很有价值，以发现生成过程中的系统性问题。
5. 格式化：将清理后的指令-回复对转换为您的微调框架所需的特定格式（例如，JSONL, CSV）。

合成IFT数据的理想特征

IFT的有效性在很大程度上取决于合成数据集的质量。生成数据时，目标是具备以下特征：

• 指令清晰度和具体性：指令应明确无歧义，并清楚说明所需任务。模糊的指令会导致模糊或不正确的回复。
• 回复准确性和完整性：回复应事实正确，直接回应指令，并完整。对于代码生成等任务，代码应可运行。
• 多样性：这体现在多方面：
  • 任务多样性：涵盖多种任务（例如，总结、翻译、问答、创意写作、编码）。
  • 指令措辞：对类似指令使用不同的语言和句子结构。
  • 复杂性：包含从简单到复杂、需要多步推理的指令。
  • 回复风格：如果相关，包含不同输出风格的示例（例如，正式、非正式、项目符号、详细说明）。
• 自然性：尽管是合成的，数据应模仿人类自然发出指令和回复的方式。生硬或过于人工化的措辞会阻碍学习。
• 与预期行为对齐：数据集应展现您希望模型具备的准确行为。如果您想要一个有礼貌的助手，您的合成回复就应该有礼貌。
• 安全与无害：积极确保生成的指令和回复不宣传有害、偏见或不道德的内容。

生成符合这些标准的数据需要精心设计生成过程，对用于生成的任何LLM进行有效提示，以及强大的过滤机制。我们将在接下来的章节中更详细地研究自指令等技术以及构建这些指令-回复对的方法。通过使用合成数据，您可以大幅提高LLM遵循指令的能力，使其成为适用于多种应用的更强大、更可靠的工具。