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论文标题：Instruction Tuning for Large Language Models: A Survey
论文地址：https://arxiv.org/abs/2308.10792
指令调优是提升大语言模型（LLMs）性能和可控性的核心技术。指令调优是指以有监督的方式在由（指令，输出）对组成的数据集上进一步训练大语言模型。这一过程旨在缩小 LLMs 的下一个标记预测目标与用户期望 LLMs 遵循人类指令的目标之间的差距。因此，指令调优是一种有效的技术，可以将大语言模型与人类指令进行对齐。
在这篇综述中，研究者系统地回顾了文献，涵盖了指令调优的一般方法、指令调优数据集的构建、指令调优模型的训练，以及指令调优在不同模态、领域和应用中的实际应用。此外，研究者还深入分析了影响指令调优结果的各种因素，如指令输出的生成、指令数据集的大小等。作者不仅回顾了指令调优的潜在问题和受到的批评，还指出了现有策略的不足之处，并提出了一些富有成效的研究方向。
LLMs 的主要问题之一是训练目标与用户目标之间的不匹配：LLMs 的训练目标通常是尽量减少大规模语料库中的上下文单词预测误差；而用户则希望模型 “帮助并安全地遵循他们的指令”。为了解决这种不匹配问题，指令调优（IT）被提出，作为增强大语言模型的能力和可控性的有效技术。它涉及使用（指令，输出）对进一步训练 LLMs，其中指令表示输入给模型的人工指令，而输出则是执行该指令后所期望得到的结果。指令调优的好处有三个方面：
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在指令数据集上对 LLM 进行微调，缩小 LLMs 的下一个标记预测目标与用户期望 LLMs 遵循人类指令的目标之间的差距。
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与标准 LLMs 相比，指令调优允许更可控和可预测的模型行为。这些指令用于约束模型的输出，使其与所需的响应特征或领域知识保持一致，为人类干预模型的行为提供了一个渠道。
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指令调优是计算高效的，可以帮助 LLM 快速适应特定的领域，而无需进行大量的重新训练或架构更改。
尽管指令调优非常有效，但它也带来了挑战：
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制作适当涵盖所需目标行为的高质量指令并非易事。现有的指令数据集通常在数量、多样性和创造性方面都很有限。
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人们越来越关注的是，指令调优只能改进那些在指令调优训练数据集中得到大量支持的任务。
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有人强烈批评指令调优仅捕捉表面模式和风格（例如输出格式），而不是理解和学习任务。提高指令依从性和处理意外的模型反应仍然是悬而未决的研究问题。
这些挑战凸显了在这一领域开展进一步研究、分析和总结的重要性，以优化微调过程，更好地理解指令调优 LLMs 的行为。在文献中，人们对 LLMs 的分析和讨论越来越感兴趣，包括预训练方法、推理能力和下游应用，但很少有关于 LLM 指令微调主题的研究。这篇综述试图填补这一空白，整理这一快速发展领域的最新知识。具体来说：
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第 2 节介绍了指令调优所采用的一般方法。
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第 3 节概述了常用指令调优代表性数据集的构建过程。
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第 4 节介绍了具有代表性的指令微调模型。
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第 5 节回顾了用于指令调优的多模态技术和数据集，包括图像、语音和视频。
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第 6 节回顾了利用指令调优策略调整 LLMs 以适应不同领域和应用的工作。
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第 7 节回顾了如何提高指令微调的效率，降低与调整大模型相关的计算成本和时间成本。
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第 8 节介绍了对指令调优模型的评估、分析以及对这些模型的批评。
研究方法：
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文献综述：本研究系统回顾了指令调优的一般方法、指令调优数据集的构建、指令调优模型的训练，以及指令调优在不同模态、领域和应用中的实际应用。此外，研究者还深入分析了影响指令调优结果的各种因素，如指令输出的生成、指令数据集的大小等。
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数据集分析：研究详细描述了社区中的指令调优数据集，并根据其来源将其分类为人类手工制作的数据、通过蒸馏技术合成的数据以及通过自我改进技术合成的数据。
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模型评估：研究回顾了多模态技术和数据集在指令调优中的应用，涵盖图像、语音和视频等领域，并评估了指令调优模型的性能表现。
结果：
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经过指令调优，LLMs 在多个自然语言处理任务中表现出了显著的性能提升。
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相较于基线模型，指令调优模型在遵循指令、减少幻觉以及生成适当响应方面更胜一筹。
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此外，通过适应不同的模态和领域，指令调优模型在理解和生成与任务紧密相关的输出方面也得到了显著增强。
结论： 指令调优作为一种有前景的方法，能够显著提高 LLMs 的性能和适应性。虽然面临挑战和批评，但它仍是一个活跃的研究领域，需要进一步探索和改进。
研究限制： 现有研究主要聚焦于指令数据集的质量和多样性，但高质量的指令数据集仍然供不应求。 关于指令调优模型是否能够泛化到未知的任务和领域，以及这对模型理解能力的影响，目前尚未达成共识。此外，指令调优可能使模型过度适应训练数据集，进而在新任务上的表现受到影响。
这项工作调查了快速发展的指令调优领域的最新进展。研究者系统地回顾了文献，涵盖了指令调优的一般方法、指令调优数据集的构建、指令调优模型的训练，以及指令调优在不同模态、领域和应用中的实际应用。研究者还回顾了对指令调优模型的分析，以发现其优势和潜在缺陷。我们希望这项工作能够激励人们进一步努力解决当前指令调优模型的缺陷。
未来研究方向包括：
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开发更高质量、更具多样性和创造性的指令数据集，以满足不同领域和应用的需求。
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探索指令调优模型的泛化能力，研究如何减少对特定任务的过度拟合，以提高其在实际应用中的通用性和适应性。
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研究如何提高指令调优模型的理解能力，使其不仅仅局限于模仿表面模式，而是能够更深入地理解和分析输入信息。
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评估和改进指令调优模型的伦理性和安全性，确保它们生成的输出既有帮助又无害，符合道德和法律标准。
