Instruktionsanpassning

Vad är Instruktionsanpassning?

Instruktionsanpassning är en teknik som används inom artificiell intelligens (AI) för att förbättra kapaciteten hos stora språkmodeller (LLM:er). Det innebär att man finjusterar förtränade språkmodeller på ett dataset bestående av instruktion-svar-par. Målet är att träna modellen att bättre förstå och följa mänskliga instruktioner och därmed överbrygga klyftan mellan modellens förmåga att förutsäga text och dess förmåga att utföra specifika uppgifter enligt användarens direktiv.

I grunden justerar instruktionsanpassning en språkmodell så att den inte bara genererar sammanhängande text baserat på mönster den lärt sig under förträningen, utan även producerar resultat som är anpassade till givna instruktioner. Detta gör modellen mer interaktiv, lyhörd och användbar för verkliga applikationer där det är avgörande att korrekt följa användarens instruktioner.

Hur används instruktionsanpassning?

Instruktionsanpassning tillämpas efter att en språkmodell har genomgått den inledande förträningen, vilket vanligtvis innebär inlärning från stora mängder oetiketterad textdata för att förutsäga nästa ord i en sekvens. Även om denna förträning ger en stark förståelse av språkstruktur och allmän kunskap, gör det inte modellen tillräckligt utrustad för att följa specifika instruktioner eller utföra definierade uppgifter effektivt.

För att lösa detta finjusteras modellen med hjälp av ett noggrant utvalt dataset med instruktioner och svar. Dessa dataset är utformade för att representera ett brett spektrum av uppgifter och instruktioner som användare kan ge. Genom att träna på dessa exempel lär sig modellen att tolka instruktioner och generera lämpliga svar.

Viktiga steg i instruktionsanpassning

1. Datasetskapande:
   Sätt samman ett dataset med varierade instruktion-svar-par. Instruktionerna kan omfatta en mängd olika uppgifter som översättning, sammanfattning, frågehantering, textgenerering med mera.

2. Finjusteringsprocess:
   Använd övervakad inlärning för att träna den förtränade modellen på detta dataset. Modellen justerar sina parametrar för att minimera skillnaden mellan sina genererade svar och de önskade utfallen i datasetet.

3. Utvärdering och iteration:
   Bedöm modellens prestanda på valideringsuppgifter som inte ingick i träningsdata för att säkerställa att den generaliserar väl till nya instruktioner. Iterera över dataset och träningsprocess vid behov för att förbättra resultaten.

Exempel på instruktionsanpassning i praktiken

• Språköversättning:
  Träna en modell att översätta text från ett språk till ett annat baserat på instruktioner som ”Översätt följande mening till franska.”

• Sammanfattning:
  Finjustera en modell för att sammanfatta långa artiklar på begäran, t.ex. ”Sammanfatta huvudpunkterna i denna artikel om klimatförändringar.”

• Frågehantering:
  Möjliggör för en modell att besvara frågor genom instruktioner såsom ”Svara på följande fråga utifrån det givna sammanhanget.”

• Textgenerering med stilriktlinjer:
  Anpassa en modell för att skriva i en specifik stil eller ton, exempelvis ”Skriv om följande stycke i en formell akademisk stil.”

Forskning om instruktionsanpassning

Instruktionsanpassning har blivit en avgörande teknik för att förfina flerspråkiga och stora språkmodeller (LLM:er) och öka deras användbarhet i olika språkliga sammanhang. Nyare studier undersöker olika aspekter av denna metod och ger insikter om dess potential och utmaningar.

1. Investigating Multilingual Instruction-Tuning: Do Polyglot Models Demand for Multilingual Instructions?
Av Alexander Arno Weber m.fl. (2024)
Denna studie undersöker hur flerspråkiga förtränade LLM:er kan anpassas för att fungera som effektiva assistenter på olika språk. Studien granskar systematiskt flerspråkiga modeller som finjusterats på olika språkdatamängder, med fokus på indoeuropeiska språk. Resultaten visar att instruktionsanpassning på parallella flerspråkiga korpusar förbättrar förmågan att följa instruktioner över språkgränser med upp till 9,9 %, vilket utmanar hypotesen om ytlig anpassning. Dessutom lyfter studien fram behovet av storskaliga instruktionsanpassningsdataset för flerspråkiga modeller. Författarna genomförde även en studie med mänskliga annotatörer för att jämföra mänskliga och GPT-4-baserade utvärderingar i flerspråkiga chattscenarier.
Läs mer

2. OpinionGPT: Modelling Explicit Biases in Instruction-Tuned LLMs
Av Patrick Haller m.fl. (2023)
Denna studie undersöker bias som finns i instruktionsanpassade LLM:er. Den tar upp oro kring bias som avspeglas i modeller tränade på data med specifika demografiska influenser, såsom politiska eller geografiska bias. Istället för att dölja dessa bias föreslår författarna att man gör dem explicita och transparenta genom OpinionGPT, en webbapplikation som låter användare utforska och jämföra svar baserat på olika bias. Detta tillvägagångssätt innefattade att skapa ett instruktionsanpassningskorpus som speglar olika bias och ger en mer nyanserad förståelse av bias i LLM:er.
Läs mer