Instruction Tuning

Was ist Instruction Tuning?

Instruction Tuning ist eine Technik im Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI), die darauf abzielt, die Fähigkeiten großer Sprachmodelle (LLMs) zu verbessern. Dabei werden vortrainierte Sprachmodelle anhand eines Datensatzes mit Anweisungs-Antwort-Paaren feinabgestimmt. Ziel ist es, das Modell so zu trainieren, dass es menschliche Anweisungen besser versteht und umsetzt – und damit die Lücke zwischen der reinen Textvorhersagefähigkeit des Modells und der gezielten Ausführung von Benutzeraufträgen schließt.

Im Kern sorgt Instruction Tuning dafür, dass ein Sprachmodell nicht nur zusammenhängende Texte auf Basis von Mustern aus dem Vortraining generiert, sondern Ausgaben produziert, die konkret auf Anweisungen abgestimmt sind. Dadurch wird das Modell interaktiver, reaktionsschneller und nützlicher für reale Anwendungen, in denen genaue Befolgung von Benutzeranweisungen entscheidend ist.

Wie wird Instruction Tuning eingesetzt?

Instruction Tuning wird nach dem initialen Vortraining eines Sprachmodells angewendet, das in der Regel darin besteht, aus großen Mengen unbeschrifteter Textdaten die nächsten Wörter in einer Sequenz vorherzusagen. Dieses Vortraining vermittelt zwar ein umfassendes Verständnis von Sprachstrukturen und allgemeinem Wissen, befähigt das Modell aber nicht, gezielt Anweisungen zu befolgen oder klar definierte Aufgaben effektiv zu erledigen.

Deshalb wird das Modell durch Instruction Tuning mit einem kuratierten Datensatz aus Anweisungs- und Antwortpaaren weitertrainiert. Diese Datensätze sind so gestaltet, dass sie eine Vielzahl von Aufgaben und Anweisungen abdecken, wie sie von Nutzern gestellt werden könnten. Durch das Training an diesen Beispielen lernt das Modell, Anweisungen zu interpretieren und passende Antworten zu generieren.

Wichtige Schritte beim Instruction Tuning

1. Datensatz-Erstellung:
   Zusammenstellung eines Datensatzes mit vielfältigen Anweisungs-Antwort-Paaren. Anweisungen können Aufgaben wie Übersetzung, Zusammenfassung, Beantwortung von Fragen, Texterstellung und mehr umfassen.

2. Feinabstimmungsprozess:
   Einsatz von überwachtem Lernen, um das vortrainierte Modell anhand dieses Datensatzes weiterzutrainieren. Das Modell passt dabei seine Parameter so an, dass der Unterschied zwischen den generierten Ausgaben und den gewünschten Antworten im Datensatz minimiert wird.

3. Auswertung und Iteration:
   Überprüfung der Modellleistung an Validierungsaufgaben, die nicht im Training enthalten waren, um sicherzustellen, dass das Modell auch neue Anweisungen gut umsetzt. Anpassung des Datensatzes und des Trainingsprozesses nach Bedarf, um die Leistung weiter zu steigern.

Beispiele für Instruction Tuning in der Praxis

• Sprachübersetzung:
  Ein Modell wird darauf trainiert, Texte anhand von Anweisungen wie „Übersetze den folgenden Satz ins Französische“ von einer Sprache in eine andere zu übertragen.

• Zusammenfassung:
  Feinabstimmung eines Modells, damit es lange Artikel auf Anweisung zusammenfassen kann, z. B. „Fasse die wichtigsten Punkte dieses Artikels über den Klimawandel zusammen.“

• Beantwortung von Fragen:
  Ein Modell wird in die Lage versetzt, Fragen zu beantworten, indem Anweisungen wie „Beantworte die folgende Frage anhand des bereitgestellten Kontexts“ gegeben werden.

• Texterstellung mit Stilvorgaben:
  Anpassung eines Modells, damit es in einem bestimmten Stil oder Tonfall schreiben kann, etwa „Formuliere den folgenden Absatz in einem formalen akademischen Stil um.“

Forschung zu Instruction Tuning

Instruction Tuning hat sich als zentrale Technik zur Optimierung mehrsprachiger und großer Sprachmodelle (LLMs) etabliert, um deren Einsatzmöglichkeiten in unterschiedlichen sprachlichen Kontexten zu verbessern. Aktuelle Studien untersuchen verschiedene Aspekte dieses Ansatzes und geben Einblicke in dessen Potenzial und Herausforderungen.

1. Investigating Multilingual Instruction-Tuning: Do Polyglot Models Demand for Multilingual Instructions?
Von Alexander Arno Weber et al. (2024)
Diese Studie untersucht die Anpassung mehrsprachiger, vortrainierter LLMs, damit sie als effektive Assistenten in verschiedenen Sprachen fungieren können. Sie analysiert systematisch mehrsprachige Modelle, die mit unterschiedlichen Sprachdatensätzen instruction-getunt wurden, mit einem Fokus auf indoeuropäische Sprachen. Die Ergebnisse zeigen, dass Instruction Tuning auf parallelen mehrsprachigen Korpora die Fähigkeit, Anweisungen sprachübergreifend zu befolgen, um bis zu 9,9 % verbessert und damit die Superficial Alignment Hypothesis infrage stellt. Außerdem wird der Bedarf an groß angelegten Instruction-Tuning-Datensätzen für mehrsprachige Modelle betont. Die Autoren führten zudem eine Human Annotation Study durch, um menschliche und GPT-4-basierte Bewertungen in mehrsprachigen Chat-Szenarien abzugleichen.
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2. OpinionGPT: Modelling Explicit Biases in Instruction-Tuned LLMs
Von Patrick Haller et al. (2023)
Diese Studie untersucht die in instruction-getunten LLMs vorhandenen Verzerrungen. Sie greift Bedenken auf, dass Modelle, die auf Daten mit bestimmten demografischen Einflüssen trainiert wurden (z. B. politische oder geografische Verzerrungen), entsprechende Biases widerspiegeln. Anstatt diese zu unterdrücken, schlagen die Autoren vor, sie mithilfe von OpinionGPT explizit und transparent zu machen – einer Webanwendung, die es Nutzern erlaubt, Antworten basierend auf verschiedenen Biases zu vergleichen. Hierzu wurde ein Instruction-Tuning-Korpus erstellt, der vielfältige Verzerrungen abbildet und so ein differenzierteres Verständnis von Bias in LLMs ermöglicht.
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