Método Automático para Expandir Conjuntos de Dados de Instruções

Nos últimos anos, modelos de linguagem grandes (LLMs) se tornaram populares por conseguirem realizar várias tarefas sem precisar de dados de treinamento específicos para cada uma. Uma abordagem eficaz pra melhorar o desempenho deles é chamada de ajuste fino por instruções. Esse processo ensina os modelos a seguir instruções dadas em linguagem natural. O ajuste fino por instruções mostrou sucesso em fazer os LLMs funcionarem melhor em diferentes tarefas.

Porém, gerar dados de instrução de alta qualidade pode ser demorado e exigir muito trabalho. Tradicionalmente, anotadores humanos escrevem instruções e garantem que elas sejam claras e úteis pros modelos. Isso requer muito esforço e pode sair caro quando um grande número de instruções é necessário. Avanços recentes têm se concentrado em encontrar maneiras de automatizar a criação de instruções pra economizar tempo e recursos.

#Aumento Automático de Instruções

Esse artigo apresenta um método pra aumentar automaticamente a quantidade de dados de instrução para Tarefas Multimodais, que envolvem texto e imagens. Nosso método pega um pequeno número de instruções simples e expande significativamente, facilitando pra os LLMs aprenderem com um conjunto de dados mais amplo. Essa abordagem permite que os modelos lidem com várias tarefas de forma mais eficaz e produzam melhores resultados com menos esforço manual.

Nosso método pode criar um conjunto de dados de instrução que é 30 vezes maior que o conjunto original. Usando esse conjunto ampliado pra treinamento, descobrimos que isso melhora substancialmente como esses modelos seguem instruções em várias tarefas.

#A Necessidade de Mais Dados de Instrução

Quando LLMs são treinados com dados de instrução, eles se saem melhor em tarefas novas e não vistas. No entanto, muitos Conjuntos de dados existentes carecem de diversidade nos estilos de redação e na variedade de tarefas que cobrem. Isso significa que, quando os usuários escrevem instruções de maneiras diferentes, o modelo pode ter dificuldade em entendê-las. Pra garantir que os LLMs possam se adaptar a diferentes redações, precisamos de um conjunto maior de dados de instrução de alta qualidade que capture uma ampla gama de estilos e tipos de tarefas.

A maneira convencional de criar um grande conjunto de dados envolve crowdsourcing, onde muitas pessoas são contratadas pra escrever instruções. Esse processo não é apenas demorado, mas também caro. Mesmo ao usar métodos de geração automática, a saída ainda requer verificação e filtragem cuidadosas pra garantir qualidade. Isso é especialmente importante em tarefas multimodais, onde o modelo precisa entender tanto a entrada visual quanto a textual.

#Nosso Método Proposto

Pra lidar com esses desafios, apresentamos uma estrutura totalmente automática de aumento de instruções pra Ajuste Fino de Instruções multimodais. Essa estrutura requer apenas um pequeno conjunto de instruções básicas, que são então usadas pra criar um conjunto de dados muito maior.

Nossa abordagem começa selecionando modelos simples pra instruções. Ao aplicar esses modelos, conseguimos gerar rapidamente várias novas instruções. Em seguida, ajustamos os modelos usando esse conjunto de dados ampliado, o que permite que eles aprendam de forma eficaz a partir de uma ampla gama de instruções e se adaptem melhor a várias tarefas.

#O Processo de Geração

A geração de novas instruções envolve várias etapas:

1. Meta-Prompts: Começamos usando instruções simples que ajudam o modelo a entender que tipo de novas instruções gerar. Esses prompts são adaptados pra incentivar o modelo a produzir saídas úteis.

2. Filtros Baseados em Regras: Após gerar novas instruções, aplicamos filtros baseados em regras pra remover qualquer saída inválida ou de baixa qualidade. Esses filtros verificam duplicações e garantem que as instruções geradas mantenham a estrutura geral e a relevância das instruções originais.

3. Amostragem Adaptativa: Usamos também uma estratégia de amostragem adaptativa que nos permite equilibrar consistência e diversidade entre as instruções geradas. Isso garante que as instruções sejam não apenas precisas, mas também variadas o suficiente pra melhorar a capacidade do modelo de generalizar em diferentes tarefas.

#Lidando com Placeholders

Um desafio na geração de instruções é lidar com placeholders, que são espaços em branco que precisam ser preenchidos durante o uso da instrução. Por exemplo, uma instrução pode dizer ao modelo pra "Descrever o conteúdo de [objeto] na imagem." Se não for tratado corretamente, o modelo pode reescrever esses placeholders de forma errada.

Pra resolver esse problema, usamos um método chamado Geração Protegida por Placeholder. Essa técnica envolve mascarar os placeholders com substitutos simples durante o processo de geração. Isso permite que o modelo se concentre na instrução principal sem alterar os placeholders.

#Construção do Conjunto de Dados

Depois de gerar novas instruções, precisamos criar um conjunto de dados coeso. O processo envolve combinar as instruções recém-criadas com instâncias originais de conjuntos de dados existentes. Ao emparelhar essas instruções com exemplos relevantes, criamos um conjunto de dados estruturado que pode ser usado pra treinamento.

No nosso caso, amostramos dos conjuntos de dados de treinamento de dois benchmarks multimodais. Isso nos forneceu uma fonte rica de tarefas que nos permite avaliar a eficácia do nosso método. A combinação de instruções geradas e existentes resulta em um conjunto de dados que cobre bastante terreno, com tarefas diversas e estilos de redação variados.

#Ajuste Fino dos Modelos

Depois de construir o conjunto de dados, ajustamos nossos modelos no conjunto de instruções ampliado. Essa etapa é crucial, pois garante que os modelos aprendam a seguir as instruções melhor e melhorem seu desempenho geral em várias tarefas. Nossos experimentos mostram que usar esse conjunto de dados aumentado leva a ganhos significativos em comparação com modelos treinados apenas no conjunto de dados original.

O processo de ajuste fino abrange várias épocas, durante as quais avaliamos continuamente o desempenho do modelo. Isso nos permite avaliar quão bem o modelo está aprendendo e se adaptando aos novos dados de instrução.

#Resultados

Os resultados dos nossos experimentos demonstram que nosso método proposto melhora significativamente o desempenho do modelo em uma variedade de tarefas. Ao aumentar o tamanho do conjunto de dados de instrução, observamos que os modelos podem lidar com tarefas diversas de forma mais eficaz.

1. Generalização de Tarefas: Modelos treinados com o conjunto de dados ampliado mostram melhor generalização de tarefas, o que significa que eles podem se sair bem em tarefas para as quais não foram especificamente treinados.

2. Adaptabilidade: O conjunto de dados aprimorado ajuda os modelos a se adaptarem a diferentes estilos de redação. Isso é especialmente importante, já que os usuários costumam formular instruções de forma diferente, dependendo de suas necessidades.

3. Desempenho Comparativo: Em nossos estudos, comparamos modelos treinados no conjunto de dados original com aqueles treinados no conjunto de dados ampliado. Este último consistentemente superou o primeiro em várias tarefas.

#Conclusão

O método de aumento automático de instruções que apresentamos oferece uma solução promissora para o desafio de criar dados de instrução de alta qualidade para tarefas multimodais. Ao expandir significativamente os conjuntos de dados de instruções disponíveis, permitimos que os LLMs aprendam e se desempenhem em um nível mais alto sem trabalho humano excessivo.

A capacidade do nosso método de equilibrar consistência e diversidade nas instruções garante que os LLMs possam se adaptar a uma ampla gama de entradas dos usuários. Os resultados destacam a importância de ter dados de instrução diversos para melhorar o desempenho do modelo em várias tarefas, abrindo caminho para futuros avanços no ajuste fino de instruções.

Enquanto continuamos a refinar nossa abordagem, pretendemos combiná-la com outras técnicas, como seleção e poda de dados, pra aprimorar ainda mais o desempenho. Essa pesquisa contínua é essencial pra empurrar os limites do que os LLMs podem alcançar em entender e executar instruções.

Ao tornar esses modelos mais robustos e versáteis, podemos atender a um público mais amplo e enfrentar tarefas mais complexas em aplicações do mundo real.