普林斯顿博士生高天宇指令微调进展速览：数据、算法和评估

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原标题：普林斯顿博士生高天宇指令微调进展速览：数据、算法和评估
关键字：模型,数据,指令,报告,人类
文章来源：机器之心
内容字数：17599字

内容摘要：

选自gaotianyu.xyz/blog
作者：高天宇
机器之心编译
编辑：Panda自 ChatGPT 等大型语言模型推出以来，为了提升模型效果，各种指令微调方法陆续被提出。本文中，普林斯顿博士生、陈丹琦学生高天宇汇总了指令微调领域的进展，包括数据、算法和评估等。图源：https://twitter.com/gaotianyu1350/status/1731651192026247435
大型语言模型（LLM）很强大，但要想真正帮助我们处理各种日常和工作任务，指令微调就必不可少了。近日，普林斯顿大学博士生高天宇在自己的博客上总结了指令微调研究方向的近期进展并介绍了其团队的一项近期研究成果。
具有十亿级参数且使用万亿级 token 训练的大型语言模型（LLM）非常强大，直接就能用于解决大量不同的任务。但是，要用于真实世界应用以及作为通用任务求解机，LLM 就必须学会遵从用户指令并以一种连贯且有用的方式进行响应，而不是仅仅作为一只「随机鹦鹉」，学舌来自互联网的混乱语言模式。
因此，开放式指令微调（InstructGPT）变成了一种颇具潜力的方法，这种方法的目标是让 LLM 能遵从用户指令

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