LLM - 大语言模型的指令微调(Instruction Tuning) 概述_llm instruction

作者：我家小花儿 | 2024-05-15 09:31:03

踩

llm instruction

欢迎关注我的CSDN：https://spike.blog.csdn.net/
本文地址：https://blog.csdn.net/caroline_wendy/article/details/137009993

指令微调

大语言模型的指令微调(Instruction Tuning)是一种优化技术，通过在特定的数据集上进一步训练大型语言模型(LLMs)，使其能够更好地理解和遵循人类的指令。这个数据集通常由一系列的指令和相应的期望输出组成。指令微调的目的是提高模型的能力和可控性，使其在执行任务时能够更准确地响应用户的需求。

指令微调通常包含：

构建指令格式数据：这些实例包含任务描述、一对输入输出以及示例(可选)。
有监督微调(Supervised Finetuning, SFT)：在这些指令格式的实例上对大型语言模型进行微调。
提高推理能力：通过指令微调，模型能够更好地利用其知识库，回答问题或完成任务。
泛化到未见过的任务：经过指令微调的模型能够在新任务上表现得更好，即使这些任务在微调过程中没有被直接训练过。

指令微调的效果是使得大型语言模型在理解复杂问题和执行多样化任务时更加精准和高效。

1. 语境学习

在大型语言模型中，**提示学

声明：本文内容由网友自发贡献，不代表【wpsshop博客】立场，版权归原作者所有，本站不承担相应法律责任。如您发现有侵权的内容，请联系我们。转载请注明出处：https://www.wpsshop.cn/w/我家小花儿/article/detail/572180