XS-CoT instruction-following datasets

本文提出了一种名为XS-CoT的数据集，旨在提升SLLMs在非核心语言中的指令跟随能力。该数据集包含日语、德语和法语三种非核心语言的高质量指令跟随数据，通过半隐式跨语言思维链推理框架，将语音指令转换为文本指令，再进行推理和响应，从而提高非核心语言的处理能力。该数据集的开发和应用，有助于缓解SLLMs在低资源和非核心语言场景下的性能瓶颈，推动语音交互技术的发展。

This paper proposes a dataset named XS-CoT, which aims to enhance the instruction-following capabilities of SLLMs in non-core languages. This dataset includes high-quality instruction-following data in three non-core languages: Japanese, German, and French. By utilizing a semi-implicit cross-lingual chain-of-thought reasoning framework, it converts speech instructions into text instructions, followed by reasoning and response generation, thereby improving the processing capabilities for non-core languages. The development and application of this dataset can help alleviate the performance bottlenecks of SLLMs in low-resource and non-core language scenarios, and promote the advancement of speech interaction technologies.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

XS-CoT instruction-following数据集通过半隐式跨语言思维链（XS-CoT）框架构建，旨在提升语音大语言模型（SLLMs）在非核心语言上的指令跟随能力。该框架整合了语音到文本的翻译过程，生成四种类型的文本标记：目标语言指令标记、核心语言指令标记、核心语言响应标记和目标语言响应标记。数据集的构建流程包括从Alpaca文本指令数据中筛选适合语音应用的数据对，通过内部翻译API将其翻译为目标语言，并利用开源TTS模型fish-speech v1.5生成多样化的语音指令。合成的语音通过ASR模型评估，仅保留词错误率（WER）低于5%的样本，确保数据的高质量。

特点

XS-CoT instruction-following数据集具有跨语言推理能力，通过核心语言（如英语）的强推理能力提升非核心语言（如日语、德语和法语）的响应质量。数据集支持半隐式思维链方法，逐步压缩中间推理标记的局部细节，同时保留全局推理逻辑，显著降低推理延迟。此外，该数据集仅需少量高质量的非核心语言训练数据，通过利用核心语言的推理能力，有效缓解了数据稀缺问题。数据集覆盖多种非核心语言，为语音大语言模型的跨语言研究提供了丰富资源。

使用方法

XS-CoT instruction-following数据集适用于语音大语言模型的三阶段训练流程。第一阶段通过目标语言的ASR数据实现模态对齐；第二阶段利用XS-CoT格式数据微调模型，生成完整的四种标记；第三阶段应用半隐式训练压缩推理标记，降低延迟。使用时，模型需依次处理目标语言指令、核心语言指令、核心语言响应和目标语言响应标记，以实现跨语言推理。该数据集特别适用于提升非核心语言的指令跟随任务，如语音问答和语音翻译，同时支持多语言场景下的实时应用。

背景与挑战

背景概述

XS-CoT instruction-following datasets由西北工业大学和字节跳动的研究团队于2025年提出，旨在解决语音大语言模型（SLLMs）在非核心语言（如日语、德语和法语）指令跟随任务中的性能瓶颈问题。该数据集基于半隐式跨语言思维链（XS-CoT）框架构建，通过将语音到文本的翻译过程融入模型推理链条，实现了从高资源核心语言（如英语）到低资源非核心语言的知识迁移。其创新性体现在同时生成目标语言指令、核心语言指令、核心语言响应和目标语言响应四类标记，显著提升了非核心语言的响应质量达45%（GPT-4评分）。作为首个专注于跨语言语音指令跟随的开源数据集，它填补了非核心语言语音-文本配对数据稀缺的空白，推动了多模态大语言模型在全球化应用中的发展。

当前挑战

该数据集面临双重挑战：在领域问题层面，需解决非核心语言语音指令理解中的语义鸿沟问题，包括语音-文本模态对齐困难、低资源语言推理能力弱等核心难题；在构建过程中，需平衡跨语言推理的完整性与实时性需求——传统显式思维链方法导致目标语言响应延迟增加50%以上，而完全隐式推理又会损失语义细节。为此，研究团队创新性地提出半隐式压缩策略，通过渐进式压缩中间推理标记保留全局逻辑，在仅牺牲3% GPT-4评分的情况下将推理延迟降低50%。此外，数据质量管控也是关键挑战，需通过语音合成误差率（WER<5%）严格筛选，确保非核心语言语音指令的清晰度与文本转录准确性。

常用场景

经典使用场景

XS-CoT instruction-following数据集在语音大语言模型（SLLMs）的跨语言指令跟随任务中展现了卓越的应用价值。该数据集通过半隐式跨语言思维链（XS-CoT）框架，显著提升了非核心语言（如日语、德语、法语）的语音指令理解与响应能力。其经典使用场景包括多语言语音助手、实时语音翻译系统以及跨语言教育工具，这些场景要求模型在语音输入与文本输出之间实现高效、准确的跨语言转换。

衍生相关工作

围绕XS-CoT数据集衍生的经典工作包括：1）基于半隐式推理的延迟优化方案，如SALMONN和Qwen2-Audio的轻量化适配；2）跨语言知识蒸馏技术，通过核心语言推理链提升非核心语言模型性能；3）开源数据管道Multilingual-Alpaca-Speech，为后续研究提供了标准化数据生成框架。这些工作共同推动了语音大语言模型在低资源语言场景下的实用化进程。

数据集最近研究

最新研究方向

近年来，XS-CoT instruction-following数据集在语音大语言模型（SLLMs）领域引起了广泛关注。该数据集通过半隐式跨语言思维链（XS-CoT）框架，显著提升了非核心语言（如日语、德语和法语）的指令遵循能力。研究热点集中在如何利用核心语言（如英语）的强大推理能力，通过跨语言语义迁移来优化非核心语言的响应质量。XS-CoT框架通过生成四种类型的令牌（核心与非核心语言的指令和响应令牌），实现了高达45%的性能提升。此外，半隐式CoT方案通过逐步压缩中间推理令牌，将目标语言响应延迟降低了50%以上，同时保持了全局推理逻辑。这一技术不仅在多语言语音交互场景中展现出巨大潜力，还为低资源语言的语音处理提供了新的解决方案。

相关研究论文

• Enhancing Non-Core Language Instruction-Following in Speech LLMs via Semi-Implicit Cross-Lingual CoT Reasoning

  西北工业大学 · 2025年