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作者的目标是通过多模态指令微调(Visual Instruction Tuning)来训练一个通用的视觉助手，使其能够理解用户的语言指令并与视觉内容结合完成任务。例如，用户可以上传图片并提出问题，模型根据图片内容作出回答。现有的多模态指令执行模型大致可以分为以下两类：端到端训练的模型基于系统协调多个模型核心： 将图像的描述和边框输入给GPT，让GPT生成指令（对话、详细描述、推理性）。多模态数据的现状:解决方案:利用现有的图片-文本对：问题: 此类简单扩展数据虽然成本低，但缺乏多样性和深度推理。

指令调优是一种通过引入大量自然语言任务指令对大型语言模型（LLMs）进行微调的方法，旨在提升模型理解和完成多样化任务的能力，尤其是在从未见过的新任务中的零样本表现。具体实现包括以下步骤：准备指令数据：构建包含指令、输入和输出的多样化任务数据，数据来源可以是人工构造、机器生成或已有数据集转换。训练模型：在指令数据上对模型进行监督学习，优化生成的输出以匹配预期结果。评估性能：通过零样本和少样本测试评估模型在新任务上的推理能力。指令调优通过教会模型根据任务描述调整输出，显著增强了其泛化能力和实用性，被广