大模型驱动的Self-Instruct指令自动化生成

"大模型自动生成SFT指令总结" 本文主要讨论了利用大模型自动生成Self-Instruct数据的流程，这是一种基于大模型的指令生成方法，旨在创建更丰富的任务指令集合。以下是关于Self-Instruct数据生成流程的详细解析： 1. Self-Instruct数据生成流程 Self-Instruct的数据生成是一个迭代过程，它依赖于一个初始的种子指令集，包含175个人工设计的任务。这个流程主要包括四个步骤： Step1：指令生成 首先，从种子指令集中选取一定数量的任务，利用预训练的大模型（如GPT-3）生成新的指令。这些新指令可能是基于现有任务的变体或全新的任务描述。 Step2：指令分类 接下来，需要判断生成的指令是否对应于一个分类任务。如果一个指令可以被理解为要求模型做出类别选择，那么它就是一个分类任务。 Step3：任务输出 根据指令的分类结果，生成相应的任务输入和输出。对于分类任务，模型会提供Class_label（类别标签）和Input（Output-first）；对于非分类任务，模型则输出Input和Output（Input-first）。 Step4：数据过滤与后处理 最后，生成的指令和相关数据会经过过滤和后处理，去除低质量的样本，确保数据集的质量。处理后的数据将被添加回指令池，作为下一轮生成的输入。 2. 生成任务指令 在这个阶段，通过编程方式打开并读取指定目录下的机器生成指令文件，这通常是JSON格式，包含了指令、输入和输出等信息。这些信息被用来引导模型生成新的任务指令。 3. 模型迭代与引导 在每一轮迭代中，模型从指令池中随机抽取一定数量的指令（如8个），形成一个上下文示例，然后用这个示例引导大模型生成新的任务指令。随着迭代的进行，模型生成的指令逐渐增多，逐步丰富指令集合。 这个过程持续进行，直到满足停止条件，如达到模型长度限制、生成过多示例或者模型自我停止。生成的指令可以用于训练模型执行各种任务，提升模型的理解和泛化能力。 总结来说，Self-Instruct是一种利用大模型的生成能力来扩展和改进任务指令集的方法，通过迭代和自我引导，不断优化指令质量和多样性，有助于提升模型在各类任务上的性能。这一技术对于构建更加智能和灵活的AI系统具有重要意义。