Instruction Tuning for Large Language Models: A Survey
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本文属于LLM相关文章，是对《Instruction Tuning for Large Language Models: A Survey》的翻译。
大语言模型指令调整：综述
- 摘要部分
- 引言部分
- 方法部分
- 数据集部分
- LLMs指令微调部分
- 多模态指令微调部分
- 特定领域指令微调部分
- 高效调整技术部分
- 评估、分析与批评部分
- 结论部分
摘要
本文对快速发展的指令调整（IT）技术领域的研究进展进行了综述性分析，该技术已成为提升大型语言模型（LLM）性能及实现可控性操作的关键核心技术。指令调整机制通过监督学习的方式，在由（Instruction，OUTPUT）对构成的数据集中对LLM进行进一步训练，从而有效缩小了LLM的下一个单词预测目标与用户指令LLM需遵循人类指令目标之间的差距。本研究对现有相关文献进行了系统梳理，重点探讨了指令调整的一般方法、数据集构建原则、模型训练策略以及在不同模式、领域和应用中的实践应用，同时深入分析了影响指令调整效果的关键因素（如指令输出生成机制、数据集规模等）。此外，还对IT技术的潜在局限性及存在的争议进行了探讨，并对现有研究策略的不足之处进行了客观分析，提出了若干具有理论与实践价值的研究方向。
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
本研究系统性地探讨了指令调整领域的最新动态，特别是在这一领域取得了显著的增长。我们进行了全面的文献综述，系统梳理了指令调整的一般方法、数据集构建、模型训练过程以及在不同模式、领域和应用中的实际应用情况。通过深入分析IT模型，我们揭示了其优势所在，同时也揭示了潜在的局限性和风险。本研究旨在激发更多关注，为解决当前IT模型存在的问题提供新的思路和方向。
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