Instruction Tuning for Large Language Models: A Survey

最新推荐文章于 2025-06-23 12:01:00 发布
最新推荐文章于 2025-06-23 12:01:00 发布
阅读量917 收藏 1
点赞数 1
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： Survey Paper 文章标签： 语言模型 人工智能 机器学习
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/c_cpp_csharp/article/details/132534471
Survey Paper 同时被 2 个专栏收录
275 篇文章 ¥99.90 ¥299.90
订阅专栏 超级会员免费看
LLM 日更
828 篇文章

已下架不支持订阅

本文全面概述了指令调整（IT）在提升大型语言模型（LLM）性能和可控性方面的重要研究，通过监督学习在（指令，输出）数据集上训练LLM，以弥合预测目标与遵循人类指令之间的差距。内容涵盖一般方法、数据集构建、模型训练、多模态和特定领域应用，以及评估和批判。同时，讨论了IT的挑战和未来研究方向。

本文是LLM系列文章，针对《Instruction Tuning for Large Language Models: A Survey》的翻译。

大语言模型指令调整：综述

摘要

本文综述了快速发展的指令调整（IT）领域的研究工作，这是提高大型语言模型（LLM）能力和可控性的关键技术。指令调整是指以监督的方式在由（Instruction，OUTPUT）对组成的数据集上进一步训练LLM的过程，它弥合了LLM的下一个单词预测目标和用户让LLM遵守人类指令的目标之间的差距。在这项工作中，我们对文献进行了系统的回顾，包括指令调整的一般方法、指令调整数据集的构建、指令调整模型的训练以及对不同模式、领域和应用的应用，以及对影响指令调整结果的方面的分析（例如，指令输出的生成、指令数据集的大小等）。我们还回顾了IT的潜在陷阱以及对它的批评，同时指出了现有策略的当前不足，并提出了一些富有成效的研究途径。

1 引言

2 方法

3 数据集

4 指令微调LLMs

5 多模态指令微调

6 特定领域指令微调

7 高效调整技术

8 评估，分析和批评

9 结论

这项工作调查了快速增长的指令调整领域的最新进展。我们对文

了解本专栏 订阅专栏 解锁全文 超级会员免费看
Prompt-Tuning、Instruction-Tuning、prefix tuning的区别；Instruction-Tuning（指令调优），和Prefix-Tuning（前缀调优）相关的例子
强化学习曾小健
06-21 8380
如果模型生成了错误的结果，则给予负向奖励。通过 Prefix-Tuning 技术，你可以在模型输入的开头添加一个特定的前缀，来指导对话生成的内容。Prefix-Tuning（前缀调优）：Prefix-Tuning 是一种通过在模型输入中添加特定的前缀，来引导模型生成特定类型的输出。总结来说，Prompt-Tuning 是通过提示来引导模型生成相关内容，Instruction-Tuning 是通过指令来训练模型执行特定任务，而 Prefix-Tuning 是通过在输入中添加前缀来控制生成结果的格式和结构。
Instruction-Tuning&promote tuning原理，对比区别
u012994320的博客
06-02 1000
原理。
LLMs：《Instruction Tuning for Large Language Models: A Survey—大型语言模型的指令调优的综述》翻译与解读
头部AI社区如有邀博主AI主题演讲请私信—心比天高，仗剑走天涯，保持热爱，奔赴向梦想！低调，专注，谦虚，自律，反思，成长，还算比较正能量的博主，公益免费传播…内心特别想在AI界做出一些可以推进历史进程影响力的技术(兴趣使然，有点小情怀，也有点使命感呀
08-31 5549
​ Paper：《Instruction Tuning for Large Language Models: A Survey—大型语言模型的指令调优的综述》翻译与解读 目录 《Instruction Tuning for Large Language Models: A Survey—大型语言模型的指令调优的综述》翻译与解读 Abstract摘要 1 Introduction引言 2、Methodology方法 3、Datasets数据集：大多都是英文指令
Instruction Tuning for Large Language Models_ A Survey
wh92674364543的博客
10-05 759
《Instruction Tuning for Large Language Models: A Survey》的翻译
【文献精读笔记】Explainability for Large Language Models: A Survey （大语言模型的可解释性综述）（四）
weixin_54607024的博客
01-01 1436
发现在保持或提高T5-XL模型在保留数据集上的性能的同时，可以移除60%。此外，一些研究还深入研究了LLMs生成的。
Instruction Tuning for Large Language Models A Survey.pdf
06-13
近年来，大型语言模型（Large Language Models，简称LLMs）领域取得了显著进展。诸如GPT-3、PaLM和LLaMA等模型在广泛的自然语言处理任务上展现出了令人印象深刻的性能。然而，这些模型通常基于自回归或自编码的预...
Efficient Multimodal Large Language Models: A Survey (高效多模态大型语言模型综述-全文翻译)
星夜Zn的博客
12-01 2251
在过去的一年中，多模态大语言模型（MLLM）在视觉问题回答、视觉理解和推理等任务中表现出了显著的性能。然而，模型规模大、训练和推理成本高等问题阻碍了MLLM在学术界和工业界的广泛应用。因此，研究高效和轻量级的MLLM具有巨大的潜力，特别是在边缘计算场景中。在本调查中，我们提供了一个全面的和系统的审查，目前的状态，有效的MLLM。具体而言，本文总结了典型的高效多层线性模型的时间轴、高效结构和策略的研究现状以及应用。最后，本文对目前MLLM研究的局限性进行了讨论，并展望了未来的研究方向。
LLM指令调优综述——Instruction Tuning for Large Language Models: A Survey
Barbie_WZC的博客
09-20 2288
本文是《Instruction Tuning for Large Language Models: A Survey》的翻译
LLMs：《Instruction Tuning for Large Language Models: A Survey—大型语言模型的指令调优的综述》翻译与解读之Datasets数据集
头部AI社区如有邀博主AI主题演讲请私信—心比天高，仗剑走天涯，保持热爱，奔赴向梦想！低调，专注，谦虚，自律，反思，成长，还算比较正能量的博主，公益免费传播…内心特别想在AI界做出一些可以推进历史进程影响力的技术(兴趣使然，有点小情怀，也有点使命感呀
08-20 1488
​ LLMs：《Instruction Tuning for Large Language Models: A Survey—大型语言模型的指令调优的综述》翻译与解读之Datasets数据集 目录 相关文章 《Instruction Tuning for Large Language Models: A Survey—大型语言模型的指令调优的综述》翻译 3 Datasets指令微调数据集 相关文章 LLMs：《Instruction T
instruction-tuning
weixin_43913077的博客
09-08 3037
instruction-tuning是在Prompt-tuning之后提出的，它的思想是：在对A做Prompt-tuning之前，先在其他若干的任务之上做Prompt-tuning。如图： 每个任务有多个Prompt，作者使用了10个。 引用：别再Prompt了！谷歌提出tuning新方法，强力释放GPT-3潜力！ ...
Instruction Tuning（FLAN、instructGPT、chatGPT）
热门推荐
nakaizura
12-10 2万+
首页最近被chatGPT刷屏，但翔二博主左看右看发现很多想法似乎都是一脉相通的，于是连夜从存档中找了一些文章尝试理一理它的理论路线。博主个人理解，它以更为embodied AI形式的指令作为输入，以训练/微调大规模的信息模型，并基于强化学习与真实世界做持续交互，已经很接近此处所提到的“数字超人”了。
（简介）Instruction Tuning（指令微调）
最新发布
qq_43391414的博客
06-23 1794
数据集上对预训练语言模型进行进一步微调的技术，旨在提升模型对用户指令的理解和执行能力。它是大语言模型（LLM）对齐人类需求的核心方法之一，尤其在构建对话系统（如ChatGPT、Llama系列）时至关重要。如果你计划实践指令微调，可以基于现有开源模型（如Llama-3、Qwen）和工具（如LoRA+PEFT）快速入门！“根据给定条件回答问题：…“将中文翻译成法语：…“请总结以下新闻：…
In-context learning系列之instruction tuning
zenRRan的博客
05-09 1522
来着：NLP日志提纲1 简介2 NATURAL-INSTRUCTIONS‍3 FLAN‍‍4 FLAN finetune5 SUPER-NATURALINSTRUCTIONS6 总结‍‍‍参考文献进NLP群—>加入NLP交流群1 简介相信大家都体验ChatGPT的功能，任意给定一个任务指令，ChatGPT基本能按照要求生成对应的回复。ChatGPT之所以可以理解这些任务指令，在于语言...
收藏！大语言模型指令调优综述
Kaiyuan_sjtu的博客
09-21 1058
后台留言『交流』，加入 NewBee算法讨论组写在前面大模型纵横的时代，不仅大模型越来越卷，就连大模型相关综述也是越来越卷。今天给大家带来一篇大语言模型指令调优最新综述，全名为《Instruction Tuning for Large Language Models: A Survey》，来自知乎@龟壳，刘聪整理。Paper:https://arxiv.org/pdf/2308.10792.pd...
【AI知识点】指令微调（Instruction Tuning）
AI完全体
10-18 2013
指令微调（Instruction Tuning） 是通过自然语言指令指导预训练模型执行多种任务的技术。其目的是让模型理解不同的任务描述，并根据指令动态调整任务行为，从而增强模型的多任务能力和泛化能力。
大语言模型的指令微调（Instruction Tuning）最全综述：从数据集到技术全解析
modi000的博客
02-01 1万+
而指令微调是一种通过在包括（指令，输出）对的数据集上进一步训练大型语言模型（LLMs）的过程，以增强LLMs的能力和可控性。指令微调的特殊之处在于其数据集的结构，即由人类指令和期望的输出组成的配对。总的来说，指令微调是有监督微调的一种特殊形式，专注于通过理解和遵循人类指令来增强大型语言模型的能力和可控性。如果按照在模型哪个阶段使用微调，或者根据模型微调的目标来区分，也可以从提示微调、指令微调、有监督微调的方式来。其实，很多领域都有对大模型做指令微调的需求，但是不同领域的指令微调需求可能也有差异。
Instruction-Tuning 与 Prompt-Tuning
荣山的博客
12-29 1416
Instruction-Tuning 与 与 Prompt-Tuning
InstructBLIP: Towards General-purpose Vision-Language Models with Instruction Tuning复现
02-26
inputs = processor(images=batch['image'], text=batch['instruction'], return_tensors="pt", padding=True) outputs = model(**inputs) loss = outputs.loss optimizer.zero_grad() loss.backward() ...
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

UnknownBody

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值