普林斯頓博士生高天宇指令微調進展速覽：數據、算法和評估

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原標題：普林斯頓博士生高天宇指令微調進展速覽：數據、算法和評估
關鍵字：模型,數據,指令,報告,人類
文章來源：機器之心
內容字數：17599字

內容摘要：

選自gaotianyu.xyz/blog
作者：高天宇
機器之心編譯
編輯：Panda自 ChatGPT 等大型語言模型推出以來，為了提升模型效果，各種指令微調方法陸續被提出。本文中，普林斯頓博士生、陳丹琦學生高天宇匯總了指令微調領域的進展，包括數據、算法和評估等。圖源：https://twitter.com/gaotianyu1350/status/1731651192026247435
大型語言模型（LLM）很強大，但要想真正幫助我們處理各種日常和工作任務，指令微調就必不可少了。近日，普林斯頓大學博士生高天宇在自己的博客上總結了指令微調研究方向的近期進展并介紹了其團隊的一項近期研究成果。
具有十億級參數且使用萬億級 token 訓練的大型語言模型（LLM）非常強大，直接就能用于解決大量不同的任務。但是，要用于真實世界應用以及作為通用任務求解機，LLM 就必須學會遵從用戶指令并以一種連貫且有用的方式進行響應，而不是僅僅作為一只「隨機鸚鵡」，學舌來自互聯網的混亂語言模式。
因此，開放式指令微調（InstructGPT）變成了一種頗具潛力的方法，這種方法的目標是讓 LLM 能遵從用戶指令

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