Self-Instruct 项目推荐
1. 项目基础介绍和主要编程语言
Self-Instruct 是一个开源项目，旨在通过自生成指令数据来提升预训练语言模型遵循自然语言指令的能力。该项目的主要编程语言包括 Python、Jupyter Notebook 和 Shell。
2. 项目核心功能
Self-Instruct 的核心功能是通过迭代引导算法，利用语言模型自身的生成能力来创建大量的指令数据。具体步骤如下：
- 种子指令生成：从手动编写的种子指令集开始。
- 指令生成：使用种子指令引导语言模型生成新的指令和相应的输入-输出实例。
- 数据过滤：过滤掉低质量或相似的生成数据。
- 数据回流：将过滤后的数据添加回任务池，重复上述过程，生成大量指令数据。
- 模型微调：使用生成的指令数据对语言模型进行微调，提升其遵循指令的能力。
3. 项目最近更新的功能
Self-Instruct 项目最近更新的功能包括：
- 数据集发布：发布了包含 52k 条指令和 82k 个实例输入输出的数据集，可用于语言模型的指令微调。
- 数据生成脚本：开放了生成 Self-Instruct 数据的完整脚本，支持使用自定义种子任务或其他模型生成数据。
- 数据质量分析：对生成的数据进行了质量分析，发现约 46% 的数据点可能存在问题，鼓励用户谨慎使用并提出改进方法。
- 指令遵循能力评估：发布了一组 252 个专家编写的任务和指令，用于评估语言模型的指令遵循能力。
通过这些更新，Self-Instruct 项目进一步提升了语言模型遵循自然语言指令的能力，并为研究者和开发者提供了丰富的资源和工具。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
