Instruction Mining: High-Quality Instruction Data Selection for Large Language Models

解决问题：本篇论文旨在解决大语言模型在理解和回应人类指令时的不足，并提出了一种新的方法来选择高质量的指令数据进行微调，以提高模型的性能。这是否是一个新问题？这是当前大语言模型领域的一个热门问题。

关键思路：本文提出了InstructMining，一种评估指令数据质量的线性规则，通过特定的自然语言指标来进行质量评估。作者进一步进行了广泛的微调实验，以研究数据质量和这些指标之间的关系，并将实验结果应用于估计InstructMining的参数。结果表明，InstructMining可以从各种指令遵循数据集中选择相对高质量的样本，并且相比于未经过滤的数据集微调的模型，在42.5％的情况下，InstructMining选择的数据集的模型表现更好。

其他亮点：本文通过实验验证了InstructMining的有效性，并且作者还提供了一些值得关注的数据集和实验结果。但是，本文没有提供开源代码。

关于作者：本文的主要作者是Yihan Cao，Yanbin Kang和Lichao Sun。他们分别来自加拿大滑铁卢大学和腾讯公司。他们之前的代表作包括“Learning to Collaborate for Question Answering and Asking”和“Adaptive Multi-Granularity Training for Neural Machine Translation”。

相关研究：近期其他相关的研究还包括“Few-Shot Learning with Localization in Realistic Settings”（作者：Xiaolong Wang等人，机构：Facebook AI Research）和“On the Variance of the Adaptive Learning Rate and Beyond”（作者：Li Xiao等人，机构：南京大学）。

论文摘要：“指令挖掘：大语言模型高质量指令数据选择”是一篇研究论文。大型语言模型通常经历两个训练阶段：预训练和微调。尽管大规模预训练赋予模型生成自然语言响应的强大能力，但这些预训练模型有时仍可能无法理解人类指令。为增强语言模型解释和响应指令的能力，指令微调已成为该领域的关键方法。最近的研究发现，即使只有少量高质量的指令跟随数据，也可以微调大型语言模型以获得良好的表现。然而，为微调语言模型选择高质量数据集仍缺乏明确的指导方针。因此，本文提出了InstructMining，这是一个使用特定自然语言指标评估指令跟随数据质量的线性规则。为了研究数据质量与这些指标之间的关系，我们进行了大量微调实验，并将实验结果应用于估计InstructMining的参数。为了进一步研究其性能，我们使用InstructMining从未见过的数据集中选择高质量数据。结果表明，InstructMining可以帮助从各种指令跟随数据集中选择相对高质量的样本。与在未经过滤的数据集上微调的模型相比，使用InstructMining选择的数据集微调的模型在42.5%的情况下表现更好。

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