本文介绍了一种名为EasyInstruct的大型语言模型（LLM）指令处理框架，旨在解决指令处理方法不一致的问题，促进指令处理的研究。EasyInstruct包括指令生成、选择和提示模块，降低手动数据注释成本，优化指令数据质量，提供自动指令生成和多样化的指令选择工具。该框架开源并持续更新，有望推动LLM的指令调优工作。
本文是LLM系列文章，针对《EasyInstruct：An Easy-to-use Instruction Processing Framework for Large Language Models》的翻译。
摘要
近年来，指令调优越来越受到关注，并成为增强大型语言模型（LLM）能力的关键技术。为了构建高质量的指令数据集，人们提出了许多指令处理方法，旨在实现数据量和数据质量之间的微妙平衡。然而，由于各种指令处理方法之间的不一致性，社区没有标准的开源指令处理实施框架，这阻碍了从业者的进一步发展和进步。为了促进指令处理的研究和开发，我们提出了一个易于使用的LLM指令处理框架，该框架将指令生成、选择和提示模块化，同时考虑它们的组合和交互。EasyInstruction公开发布并积极维护https://github.com/zjunlp/EasyInstruct，以及用于快速启动的运行演示App，呼吁以指令数据为中心进行更广泛的研究。
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