NLP论文速读（微软出品）|使用GPT-4进行指令微调（Instruction Tuning with GPT-4）

论文速读|Instruction Tuning with GPT-4

论文信息：

简介：

      这篇论文试图解决的问题是如何通过指令调优（instruction-tuning）提升大型语言模型（LLMs）在执行新任务时的零样本（zero-shot）能力。具体来说，它探讨了使用机器生成的指令跟随数据来微调大型语言模型，以提高其在没有人类编写指令的情况下完成新任务的能力。本文的动机源于先前研究表明，通过指令调优可以显著提升LLMs在新任务上的零样本性能。然而，现有的方法依赖于人类标注的提示和反馈，或者使用公开基准和数据集进行监督微调，这些方法成本较高且可能不够高效。因此，研究者们探索了一种称为自我指令调优（Self-Instruct tuning）的方法，该方法通过学习由最先进的指令调优教师模型生成的指令跟随数据来对齐LLMs与人类意图。本文的动机是利用最新的GPT-4模型生成的指令跟随数据来进一步提高开