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Instruction Tuning 中的「输入」（问题）和「输出」（答案）是训练模型的关键，. 答案很好得到，喂给ChatGPT 问题根据返回结果就能获得，. 但「问题」从哪里获得呢？（靠 ...

SFT：基于In-domain数据集进行指令微调。 BoN：基于In-domain数据集训练RM，利用 ... 实际上SFT也能基于大量数据达到类似效果，但效率和力度没有RL这么高。此外在 ...

指令微调通过牺牲性能换取与人类的对齐（alignment）。OpenAI 的作者在他们的指令微调论文([)(12]) 中称其为“对齐税” (alignment tax)。许多论文([)(13] )都报道了 code\- ...

2、 instruction，指令（必选）：在指令中，明确指定执行任务的步骤或逻辑。这些步骤可以按照顺序列出，以告诉模型应该按照什么顺序完成任务。还可以提供一些样例数据 ...

而对于规模比较小的数据集（Wikipedia），则将多被训练几次（3.4 个epoch）。这样一来就能使得模型不会太偏向于规模较大的数据集，从而失去对规模小但作用大的数据 ...

1.1 大模型微调技术简介 ... 模型微调也被称为指令微调（Instruction Tuning）或者有监督微调（Supervised Fine-tuning, SFT），该方法利用成对的任务输入与预期输出数据，训练模型 ...

... 指令微调数据集之后，可以在基础模型参数量较小（低至10b以下），算力成本要求较低的（8*A100）的情况下，通过指令微调使得这些低成本模型获得与ChatGPT相近的效果。

笔者的任务一是对输出格式要求很高，只有指令微调才能让LLM学会指定的输出格式；二是需要非常专业的知识，要求输出准确的答案，不微调的话大模型根本搞不定。指令微调数据集从 ...

使用称为系统提示的特殊指令集来指导ChatGPT 的响应。提供有关自己、偏好和所需输出格式的背景信息。这可以提高ChatGPT 的响应质量和相关性。级别7 - 使用角色扮演.

指令集，对于CPU来说，就是介于软件和底层硬件之间的一套程序指令的合集。指令集存储于CPU内部，引导CPU进行运算，并帮助CPU更高效地运行。