Fine-Tuning Large Language Models with Sequential Instructions
核心问题
现有的指令微调（Instruction Tuning）模型在处理包含多个指令的复杂查询时表现不佳。
具体表现
- 多步骤指令执行困难：模型难以导航单个命令中的一系列子任务
- 指令跟踪能力差：模型无法有效跟踪是否完成了所有请求
- 复杂任务性能下降：在需要推理（如编程、数学）或知识迁移（如跨语言、跨模态问答）的复杂任务中表现不佳
实证验证
作者通过测试各种开源LLM（如Llama 3、Mistral）发现，即使是简单的两步指令，模型的准确率也会显著下降，且经常无法遵循完整的指令列表。
问题示例
传统单步指令：
用户：用中文回答这个问题：What is the capital of France?
模型：直接回答（可能用英文或中文，且容易出错）
顺序性指令：
用户：请先翻译这个问题，然后用中文回答：What is the capital of France?
模型执行：
步骤1：翻译 - "法国的首都是什么？"
步骤2：回答 - "法国的首都是巴黎。"
主要解决思路
1. 顺序指令微调（Sequential Instruction Tuning, SIT）范式
核心思想：将部分微调数据设计为顺序性的，包含相互关联的任务链。
2. 两种实现方法
方法一：任务驱动的方法
- 多语言问答：采用"先翻译再预测"策略
- 视觉问答：采用"先描述再回答"策略
- 手动创建可解释的中间任务
方法二：通用自动化方法
- 将现有数据集（如Alpaca、FlanCoT）中的指令自动转换为多样化和复杂的顺序指令
- 无需额外人工标注
- 从单任务指令中自动生成中间任务
3. 技术特点
- 自动增强：使用简单策略自动增强指令
- 任务无关：方法具有通用性，不局限于特定任务
- 高质量：构建自然、多样、高质量的顺序指令数据集
4. 更多应用示例
编程任务示例
传统单步指令：
用户：写一个Python函数来计算斐波那契数列
模型：直接写代码
顺序性指令：
用户：请先分析斐波那契数列的数学定义，然后设计算法，最后实现Python代码。
模型执行：
步骤1：分析 - "斐波那契数列是F(n) = F(n-1) + F(n-2)，其中F(0)=0, F(1)=1"
步骤2：设计 - "可以使用递归或迭代方法，递归简单但效率低，迭代更高效"
步骤3：实现 - "def fibonacci(n): ..."
视觉问答示例
传统单步指令：
用户：这张图片里有什么？
模型：直接描述图片内容
顺序性指令：
用户：请先详细描述这张图片，然后回答图片中物体的颜色。
模型执行：
步骤1：描述 - "图片中有一只橙色的猫坐在绿色的草地上，背景是蓝色的天空"
步骤2：回答 - "图片中物体的颜色包括：橙色（猫）、绿色（草地）、蓝色（天空）"
主要结论
1. 性能提升显著
- 事实性任务：在MMLU基准上表现提升
- 推理任务：在GSM8K和HumanEval上表现提升
- 开放生成：整体生成质量改善
2. 新基准验证
- 提出SeqEval基准来评估模型遵循指令序列的能力
- 进一步证实了微调方法的有效性
3. 实验结果显示
根据论文中的表格数据：
- SIT方法相比传统IT方法在多个指标上都有显著提升
- 遵循率（Follow rate）从79.8%提升到88.4%（FlanCoT数据集）
- 质量分数从4.185提升到4.613
- 胜率（Win rate）也有明显改善
4. 泛化能力
- 方法在不同模型（Llama-3-8B、Mistral-7B）上都有效
- 能够泛化到不同数量的子任务
- 在多种数据集上都表现出色
在提示词工程中的应用
1. 结构化提示词设计
传统提示词：
请帮我分析这段代码的性能问题
顺序性提示词：
请按以下步骤分析这段代码的性能问题：
1. 首先识别代码中的性能瓶颈点
2. 然后分析每个瓶颈点的具体原因
3. 接着提出针对性的优化建议
4. 最后给出优化后的代码示例
2. 多步骤推理提示词
数学问题示例：
请按步骤解决这个数学问题：
步骤1：理解题目要求
步骤2：识别已知条件和未知量
步骤3：选择合适的解题方法
步骤4：逐步计算
步骤5：验证答案的合理性
题目：一个圆的半径是5cm，求其面积和周长。
3. 任务分解提示词
代码审查示例：
请对以下代码进行全面审查，按以下顺序进行：
1. 代码语法和结构检查
2. 逻辑正确性分析
3. 性能优化建议
4. 安全性评估
5. 可读性和维护性评价
6. 总结和建议
4. 提示词模板
通用顺序性提示词模板：
请按以下[数字]个步骤完成[任务描述]：
步骤1：[子任务1描述]
- 具体要求：[具体要求]
- 输出格式：[期望的输出格式]
步骤2：[子任务2描述]
- 具体要求：[具体要求]
- 输出格式：[期望的输出格式]
...
步骤N：[子任务N描述]
- 具体要求：[具体要求]
- 输出格式：[期望的输出格式]
请确保：
- 按顺序完成每个步骤
- 每个步骤的输出都清晰可见
- 步骤间有逻辑关联
- 最终给出完整的结果总结
5. 应用优势
- 提高准确性：分步骤处理减少错误
- 增强可控性：可以控制每个步骤的输出
- 改善可解释性：每个步骤都清晰可见
- 便于调试：可以定位到具体的问题步骤
- 提升用户体验：用户可以看到完整的思考过程
研究意义
这篇论文为指令微调领域开辟了新的研究方向，强调了顺序性指令在复杂任务中的重要性，为提升大语言模型在复杂推理和知识迁移任务上的性能提供了有效的解决方案。
实际应用价值
- 提示词工程：为设计更有效的提示词提供了理论基础
- 模型微调：为训练更好的指令遵循模型提供了方法
- 用户体验：通过分步骤处理提升AI助手的可用性
- 任务分解：为复杂任务的自动化处理提供了思路
论文的代码和数据已开源：https://seqit.github.io/