Solo-SE: Rivelare l'Effetto Decisivo della Diversità di Istruzioni sulla Generalizzazione

Only-IF:Revealing the Decisive Effect of Instruction Diversity on Generalization

October 7, 2024

Autori: Dylan Zhang, Justin Wang, Francois Charton

cs.AI

Abstract

Comprendere e seguire accuratamente le istruzioni è fondamentale affinché i grandi modelli linguistici (LLM) siano efficaci in una vasta gamma di compiti. In questo lavoro, esaminiamo attentamente i fattori chiave che consentono ai modelli di generalizzare istruzioni non viste, fornendo spunti per guidare la raccolta di dati per l'ottimizzazione delle istruzioni. Attraverso esperimenti controllati, ispirati all'algoritmo di Markov Turing-completo, dimostriamo che tale generalizzazione emerge solo quando i dati di addestramento sono sufficientemente diversificati tra domini semantici. Le nostre scoperte rivelano inoltre che la mera diversificazione all'interno di domini limitati non garantisce una generalizzazione robusta. Al contrario, la diversificazione dei dati tra domini, anche con budget dati limitati, migliora significativamente l'adattabilità di un modello. Estendiamo inoltre la nostra analisi a scenari reali, inclusa l'ottimizzazione di modelli specialistici e generalisti. In entrambi i casi, dimostriamo che 1) è possibile ottenere migliori prestazioni aumentando la diversità di un dataset consolidato mantenendo costante la dimensione dei dati, e 2) quando si aumenta la quantità di dati, diversificare le semantica delle istruzioni è più efficace rispetto a incrementare semplicemente la quantità di dati simili. La nostra ricerca fornisce importanti spunti per la raccolta di dataset, in particolare nell'ottimizzazione delle prestazioni del modello attraverso l'espansione dei dati di addestramento per scenari specialistici e generalisti. Mostrando che la diversificazione dei dati è fondamentale: addestrare modelli specialistici con dati che si estendono oltre il loro dominio principale porta a significativi miglioramenti delle prestazioni, mentre i modelli generalisti beneficiano di miscele di dati diverse che potenziano le loro capacità di seguire istruzioni in una vasta gamma di applicazioni. I nostri risultati evidenziano il ruolo critico della diversificazione strategica e offrono linee guida chiare per migliorare la qualità dei dati.

English

Understanding and accurately following instructions is critical for large language models (LLMs) to be effective across diverse tasks. In this work, we rigorously examine the key factors that enable models to generalize to unseen instructions, providing insights to guide the collection of data for instruction-tuning. Through controlled experiments, inspired by the Turing-complete Markov algorithm, we demonstrate that such generalization only emerges when training data is diversified enough across semantic domains. Our findings also reveal that merely diversifying within limited domains fails to ensure robust generalization. In contrast, cross-domain data diversification, even under constrained data budgets, significantly enhances a model's adaptability. We further extend our analysis to real-world scenarios, including fine-tuning of $textbf{specialist} and textbf{generalist}$ models. In both cases, we demonstrate that 1) better performance can be achieved by increasing the diversity of an established dataset while keeping the data size constant, and 2) when scaling up the data, diversifying the semantics of instructions is more effective than simply increasing the quantity of similar data. Our research provides important insights for dataset collation, particularly when optimizing model performance by expanding training data for both specialist and generalist scenarios. We show that careful consideration of data diversification is key: training specialist models with data extending beyond their core domain leads to significant performance improvements, while generalist models benefit from diverse data mixtures that enhance their overall instruction-following capabilities across a wide range of applications. Our results highlight the critical role of strategic diversification and offer clear guidelines for improving data quality.