LESS

LESS项目详细介绍

项目概述

LESS（Selecting Influential Data for Targeted Instruction Tuning）是一个数据选择方法的研究项目，旨在通过选择有影响力的数据来引导特定能力的开发。该项目的代码库是为论文“LESS: Selecting Influential Data for Targeted Instruction Tuning”所编写，并在ICML 2024会议上发表。LESS项目的核心思想是，通过细致的数据选择来优化模型的目标指令调优效果。

安装说明

要使用LESS项目的代码库，首先需要安装特定的Python库。

• 第一步：确保你已经安装了PyTorch。可以通过运行以下命令来安装所需的PyTorch版本：

  pip3 install torch==2.1.2 torchvision torchaudio

• 第二步：安装项目的其他依赖包。进入LESS目录并运行：

  cd LESS
  pip install -r requirement.txt

• 第三步：在可编辑模式下安装less包，使其在开发环境中可用：

  pip install -e .

数据准备

LESS项目使用四个指令调优数据集进行训练：Flan v2, COT, Dolly和Open Assistant。此外，为了评估目的，还使用了三个附加的数据集：MMLU, TydiQA和BBH。处理后的数据可通过此链接获取。

数据选择流程

LESS项目包含一个四步的数据选择流程。

第一步：热身训练

为了提高数据选择的后续性能，项目从热身训练开始。这一阶段使用LoRA方法对完整数据集的一小部分进行训练。

第二步：构建梯度数据存储

在完成初步热身训练后，收集整个训练数据集的梯度。这个步骤涉及在每个检查点（checkpoint）获取训练数据的梯度，创建一个包含所有检查点和数据的梯度存储器。

第三步：任务数据选择

为特定下游任务选择数据。首先要准备特定于该任务的数据，并使用与训练时相同的指令调优格式。可以使用预定义脚本来获取验证数据的SGD梯度，然后计算每个训练数据的影响分数，并选择影响分数最高的数据点。

第四步：使用选定数据进行训练

在完成数据选择后，使用选定的数据对模型进行训练。可以根据需要选择进行LoRA训练或者完整参数微调。

评估

项目提供了详细的评估指南，可在评估文件夹中找到。按照说明操作，评估基于所选数据训练的模型性能。

支持与问题

如果在使用中遇到任何代码相关问题或疑问，可以随时联系作者孟舟（mengzhou@princeton.edu）。对于使用中遇到的问题或需要报告的bug，可以在GitHub上创建issue。请尽量详细描述问题，以便获得更好的帮助。

引用

如果在您的研究工作中用到LESS项目，请引用相关论文：

@inproceedings{xia2024less,
   title={{LESS}: Selecting Influential Data for Targeted Instruction Tuning},
   author={Xia, Mengzhou and Malladi, Sadhika and Gururangan, Suchin and Arora, Sanjeev and Chen, Danqi},
   booktitle={International Conference on Machine Learning (ICML)},
   year={2024}
}