Instruction Tuning

Wat is Instruction Tuning?

Instruction tuning is een techniek die wordt gebruikt op het gebied van kunstmatige intelligentie (AI) om de mogelijkheden van grote taalmodellen (LLM’s) te verbeteren. Hierbij wordt een vooraf getraind taalmodel verfijnd op een dataset die bestaat uit instructie-antwoordparen. Het doel is om het model te trainen om menselijke instructies beter te begrijpen en op te volgen, waardoor de kloof wordt overbrugd tussen het vermogen van het model om tekst te voorspellen en zijn vermogen om specifieke taken uit te voeren zoals door gebruikers gevraagd.

In de kern zorgt instruction tuning ervoor dat een taalmodel niet alleen samenhangende tekst genereert op basis van patronen uit de voortraining, maar uitkomsten produceert die aansluiten bij gegeven instructies. Hierdoor wordt het model interactiever, responsiever en nuttiger voor toepassingen in de echte wereld, waar het correct opvolgen van gebruikersinstructies cruciaal is.

Hoe wordt Instruction Tuning gebruikt?

Instruction tuning wordt toegepast nadat een taalmodel een initiële voortraining heeft ondergaan, waarbij het doorgaans leert van enorme hoeveelheden ongemarkeerde tekstdata om het volgende woord in een reeks te voorspellen. Hoewel deze voortraining zorgt voor een goed begrip van taalstructuur en algemene kennis, stelt het het model niet in staat om specifieke instructies te volgen of duidelijk omschreven taken effectief uit te voeren.

Om dit probleem te verhelpen, wordt het model met instruction tuning verder verfijnd op een zorgvuldig samengestelde dataset van instructie- en outputparen. Deze datasets zijn ontworpen om een breed scala aan taken en instructies te omvatten die gebruikers kunnen geven. Door training op deze voorbeelden leert het model instructies te interpreteren en passende antwoorden te genereren.

Belangrijkste stappen in Instruction Tuning

1. Datasetcreatie:
   Stel een dataset samen met diverse instructie-antwoordparen. Instructies kunnen uiteenlopende taken omvatten zoals vertaling, samenvatting, vraagbeantwoording, tekstgeneratie en meer.

2. Fijn-afstemmingsproces:
   Gebruik supervisie-leren om het vooraf getrainde model op deze dataset te trainen. Het model past zijn parameters aan om het verschil te minimaliseren tussen zijn gegenereerde uitkomsten en de gewenste antwoorden uit de dataset.

3. Evaluatie en Iteratie:
   Beoordeel de prestaties van het model op validatietaken die niet in de trainingsdata zitten, om te waarborgen dat het goed generaliseert naar nieuwe instructies. Herhaal de dataset en het trainingsproces indien nodig om de prestaties te verbeteren.

Voorbeelden van Instruction Tuning in de praktijk

• Taalvertaling:
  Een model trainen om tekst van de ene taal naar de andere te vertalen op basis van instructies zoals “Vertaal de volgende zin naar het Frans.”

• Samenvatting:
  Een model verfijnen om lange artikelen samen te vatten wanneer daarom wordt gevraagd, bijvoorbeeld “Vat de belangrijkste punten van dit artikel over klimaatverandering samen.”

• Vraagbeantwoording:
  Een model in staat stellen vragen te beantwoorden door instructies te geven zoals “Beantwoord de volgende vraag op basis van de gegeven context.”

• Tekstgeneratie met stijlrichtlijnen:
  Een model aanpassen om te schrijven in een specifieke stijl of toon, bijvoorbeeld: “Herschrijf de volgende paragraaf in een formele academische stijl.”

Onderzoek naar Instruction-Tuning

Instruction-tuning is naar voren gekomen als een sleuteltechniek om meertalige en grote taalmodellen (LLM’s) te verfijnen en hun bruikbaarheid in diverse taalkundige contexten te vergroten. Recente studies verdiepen zich in verschillende aspecten van deze benadering en bieden inzicht in de mogelijkheden en uitdagingen.

1. Investigating Multilingual Instruction-Tuning: Do Polyglot Models Demand for Multilingual Instructions?
Door Alexander Arno Weber et al. (2024)
Deze studie onderzoekt de aanpassing van meertalige vooraf getrainde LLM’s om effectief als assistent te functioneren in verschillende talen. Er wordt systematisch gekeken naar meertalige modellen die op verschillende taaldatasets zijn afgestemd, met focus op Indo-Europese talen. De resultaten tonen aan dat instruction-tuning op parallelle meertalige corpora de cross-linguale instructie-opvolgingsmogelijkheden met tot wel 9,9% verbetert, waarmee de Superficial Alignment Hypothesis wordt uitgedaagd. Bovendien benadrukt het onderzoek de noodzaak van grootschalige instruction-tuning datasets voor meertalige modellen. De auteurs voerden ook een menselijke annotatiestudie uit om menselijke en GPT-4-gebaseerde evaluaties in meertalige chatscenario’s op elkaar af te stemmen.
Lees meer

2. OpinionGPT: Modelling Explicit Biases in Instruction-Tuned LLMs
Door Patrick Haller et al. (2023)
Deze studie onderzoekt de vooroordelen die inherent zijn aan instruction-tuned LLM’s. Er wordt erkend dat modellen die zijn getraind op data met specifieke demografische invloeden, zoals politieke of geografische bias, deze vooroordelen weerspiegelen. In plaats van deze bias te onderdrukken, stellen de auteurs voor deze expliciet en transparant te maken via OpinionGPT, een webapplicatie waarmee gebruikers reacties op basis van verschillende bias kunnen verkennen en vergelijken. Deze aanpak omvatte het creëren van een instruction-tuning corpus dat diverse bias weerspiegelt, wat zorgt voor een genuanceerder begrip van bias in LLM’s.
Lees meer