Instruction Tuning（指令微调） 是大语言模型（LLM）发展过程中一个非常关键的技术步骤，它是让 GPT-3 变成 ChatGPT 的核心技术之一。 简单来说，指令微调就是教会模型“听懂人话”并“照着做”。 下面我将详细解释它的定义，并对比它与普通微调的区别。 --- 1. 什么是 Instruction Tuning（指令微调）？ 在大模型经过预训练（Pre-training）后，它虽然学到了海量的知识和语法，但它的本质仍然是一个“文本续写机”。 预训练模型的行为： 如果你问它“中国的首都是哪里？”，它可能不会回答“北京”，而是根据概率续写成：“...美国的首都是哪里？日本的首都是哪里？”（因为它见过很多类似的试题集）。 指令微调的目标： 改变这种行为，让模型理解“指令（Instruction）”的意图，并给出符合人类期望的“回复（Response）”。 它是怎么做的？ 研究人员会准备大量的数据集，这些数据由 对组成。 指令： “请把下面这句话翻译成英文。” 输入（可选）： “今天天气真好。” 输出： “The weather is very good toda...
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