指令微调是引导语言模型落地、构建高性能对话模型的关键一步。针对目前开源的指令数据集质量低、覆盖领域少、数据信息不透明等问题，智源研究院推出了千万级指令微调数据集Infinity Instruct。该数据集今年6月发布，近日完成了新一轮迭代，包括Infinity-Instruct-7M基础指令数据集和Infinity-Instruct-Gen对话指令数据集。

Infinity-Instruct-7M包含744万条数学、代码、常识问答等领域的基础指令数据，用于进一步全面提升预训练模型的基础能力。Opencompass测试结果显示，经过在Infinity-Instruct-7M数据集上的微调，Llama3.1-70B、Mistral-7B-v0.1综合能力评价可基本对齐官方自己发布的对话模型，且InfInstruct-7M-Mistral-7B的综合评分超过了GPT-3.5，InfInstruct-7M-Llama3.1-70B已十分接近GPT-4。

官方汇报结果

Infinity-Instruct-Gen包含149万条合成的复杂指令，用于提升模型在各种真实对话场景中回复的鲁棒性。基于该数据，对经过Infinity-Instruct-7M增强的模型做进一步SFT，即可取得超过官方对话模型的效果。而大多数的官方对话模型除了做基本的SFT外，还会做DPO/RLHF等对齐训练以提升模型的对话能力，产生额外的训练成本。

智源在MTBench、AlpacaEval2、Arena-Hard三个主流榜单上评测了Infinity-Instruct 7M+Gen对模型对话能力的增益，其中，AlpacaEval2和Arena-Hard与真实人类评价榜单Chatbot Arena有很高的一致率，MTBench则评测模型的多轮对话能力。

如下图所示，InfInstruct-7M-Gen-Mistral-7B，InfInstruct-7M-Gen-Llama3.1-8B，InfInstruct-7M-Gen-Llama3.1-70B等经过Infinity Instruct微调的模型已经超越了官方对话模型的性能。Arena-Hard上InfInstruct-7M-Gen-Llama3.1-70B（66）超过了Llama3.1-70B-Instruct(55.7)和Llama3.1-405B-Instruct（64.1）。

此外，如下图所示，AlpacaEval2.0榜单上，InfInstruct-7M-Gen-Llama3.1-70B（46.1）更是超过了GPT4-0314（35.3），非常接近GPT4-1106（50）的水准，真正实现了GPT-4级别的对话能力。

Infinity Instruct数据集今年6月在Flopsera，Huggingface等平台发布后，快速到达了Huggingface Dataset的Trending第一，且吸引大量基于Infinity Instruct的开源微调工作。

下载使用

Infinity-Instruct可在Huggingface、DataHub、Flopsera等平台下载。

Huggingface:https://huggingface.co/datasets/BAAI/Infinity-Instruct 

DataHub:https://data.baai.ac.cn/details/InfinityInstruct

Flopsera:http://open.flopsera.com/flopsera-open/details/InfinityInstruct 

Huggingface提供了快速下载Infinity-Instruct系列数据集及模型的代码。

##数据集下载

from datasets import load_dataset

dataset_7M = load_dataset('BAAI/Infinity-Instruct','7M',split='train')

dataset_Gen = load_dataset('BAAI/Infinity-Instruct','Gen',split='train')

##模型下载

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_llama3_1_70B = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("BAAI/Infinity-Instruct-7M-Gen-Llama3_1-70B",

    torch_dtype=torch.bfloat16,

    device_map="auto"

)

tokenizer_llama3_1_70B = AutoTokenizer.from_pretrained("BAAI/Infinity-Instruct-7M-Gen-Llama3_1-70B")

model_mistral_7B = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("BAAI/Infinity-Instruct-7M-Gen-Mistral-7B",

    torch_dtype=torch.bfloat16,

    device_map="auto"

)

tokenizer_mistral_7B = AutoTokenizer.from_pretrained("BAAI/Infinity-Instruct-7M-Gen-Mistral-7B")

Infinity-Instruct给每一条指令数据标注了语种、能力类型、任务类型、数据来源等信息，便于使用者根据自身需要筛选数据子集。

技术路线

智源研究院搜集了7500万余条开源指令作为待选指令池，采用数据选择与指令合成两条途径快速迭代，构建高质量的基础、对话指令数据集，以填补开源对话模型与GPT-4之间的基础能力、对话能力差距。

基础指令数据筛选

对于基础指令数据集，筛选流程主要考虑训练数据集和目标数据集数据分布的对齐，基于DSIR的思路，在训练数据集上进行排序，选取训练集的子集，拟合目标数据集的分布。

对话数据集生成、进化、评价

对于对话指令数据集，Infinity-Instruct首先采样了部分高质量的开源指令集，并为每条指令分配一组标签，描述完成指令所需的能力和知识。标签系统共有两个级别：

第一级标签：宏观类别，如 "自然语言处理 "和 "数学推理"。共包括 26 个类别。

第二集标签：刻画具体任务，包含超过1.5w个类别。

基于此系统，就能识别指令集的内容分布以及完成不同任务所需的能力，构建一个高质量的种子数据集。随后，Infinity-Instruct参考WizardLM的方法对种子指令在广度、深度方向上进行扩展，并用AI Agent从指令合规性的角度剔除未能进化的数据。最后，进化后的指令作为初始输入，使用AI Agent扮演不同角色，为每条指令生成 2 至 4 轮对话。

数据去污、去重

为避免构造的数据存在自身重复、或与评测榜单重复的样本，Infinity-Instruct对所有数据应用了MinHash进行去重。并基于BGE检索剔除了和AlpacaEval、MT-Bench等评测榜单重复的样本。

训练框架

考虑到微调成本，项目使用FlagScale去掉训练样本中不必要的pad，压缩样本量，同时应用模型切分、切分支持大模型在数百万量级指令数据集上的训练。初步测试可比传统微调框架，如FastChat+Accelerate快三倍以上。

未来规划

Infinity Instruct未来将开源基础、对话指令数据处理的全流程代码，以及模型训练代码。同时，智源将探索扩展Infinity Instruct数据策略到对齐、预训练阶段，支持语言模型构建全生命周期的高质量数据需求。

Infinity RLAIF：基于Infinity Instruct标签体系以及生成指令构建了50K 对齐数据的第一个版本，实验结果显示，Infinity-Gemma-2-9B-SimPO 在AlpacaEval上达到 73.4，在Arena Hard上达到 59.1。未来会进行更多对齐数据、算法的探索。

Infinity Math：基于多个开源数学数据集构建了可无限扩增的数学领域指令数据集，其中POT指令数据可提升在多个7B的基础语言模型和基础代码模型的zero-shot数学能力180%-510%，相关论文被CIKM 2024接收，欢迎引用。

@misc{zhang2024inifinitymath,

      title={InfinityMATH: A Scalable Instruction Tuning Dataset in Programmatic Mathematical Reasoning}, 

      author={Bo-Wen Zhang and Yan Yan and Lin Li and Guang Liu},

      year={2024},

      eprint={2408.07089},

      archivePrefix={arXiv},

      primaryClass={cs.LG},

      url={https://arxiv.org/abs/2408.07089}, 

}

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