大模型指令调优数据集万字评测！腾讯上交大联合出品

主要观点总结

本文主要介绍了腾讯优图实验室关于指令调优数据集的数据评估和选择方法的综述。随着大模型的快速发展，指令调优在提升模型性能和泛化能力方面变得至关重要，但数据评估和选择方法尚未形成统一体系。为此，本文梳理了质量、多样性和重要性三个主要方面的数据评估和选择方法，并详细分类和阐述了每种方法。同时，作者还关注了该领域的最新进展和趋势，包括新兴的技术和方法，如利用GPT等强大语言模型进行数据评分、基于双层优化的Coreset采样等。

关键观点总结

关键观点1: 研究背景

随着大模型的快速发展，指令调优在提升模型性能和泛化能力方面发挥着至关重要的作用。然而，对于指令调优数据集的数据评估和选择方法尚未形成统一的体系，且缺乏全面深入的综述。

关键观点2: 数据评估的三个方面

该研究涵盖了质量、多样性和重要性三个主要方面的数据评估和选择方法。每个方面都进行了详细的分类和阐述。

关键观点3: 质量评估与选择

作者深入研究了各种指令调优数据集的质量评估方法，包括手工设计指标、基于模型的指标、利用GPT进行自动评分和人工评价等四种测试方法。

关键观点4: 多样性评估与选择

作者同样总结了评估数据集多样性的四种方式，包括手工设计的指标、基于模型的指标、基于几何特征的Coreset采样和基于Bi-level的Coreset采样。

关键观点5: 重要性评估与选择

作者介绍了对指令调优数据集的重要性评估方法，主要包括手工设计的指标、基于模型的指标、基于Loss和Error的Coreset采样以及基于梯度的Coreset采样等。

关键观点6: 现有挑战和未来方向

作者指出了当前数据评估和选择方法面临的挑战，如数据选择和模型评估之间的差距、缺乏统一标准来区分好坏指令等，并展望了未来的研究方向。

文章预览

腾讯优图实验室 投稿 量子位 | 公众号 QbitAI 随着大模型的快速发展，指令调优在提升模型性能和泛化能力方面发挥着至关重要的作用。 然而，对于指令调优数据集的数据评估和选择方法尚未形成统一的体系，且缺乏全面深入的综述。 为了填补这一空白，腾讯优图实验室发布一篇完整综述进行梳理。 长度超过了万字，涉及的文献多达400余篇。 这项研究涵盖了质量、多样性和重要性三个主要方面的数据评估和选择方法，对每个方面都进行了详细的分类和阐述。 同时，作者还关注了该领域的最新进展和趋势，包括一些新兴的技术和方法，如利用GPT等强大语言模型进行数据评分、基于双层优化的Coreset采样等。 全方位评估指令调优数据集 LLMs的发展目标是解锁对自然语言处理（NLP）任务的泛化能力，指令调优在其中发挥重要作用，而数据质量对指令调优 ………………………………