论文标题:Instruction Tuning for Large Language Models: A Survey
论文地址:https://arxiv.org/abs/2308.10792
指令调优是提升大语言模型(LLMs)性能和可控性的核心技术。指令调优是指以有监督的方式在由(指令,输出)对组成的数据集上进一步训练大语言模型。这一过程旨在缩小 LLMs 的下一个标记预测目标与用户期望 LLMs 遵循人类指令的目标之间的差距。因此,指令调优是一种有效的技术,可以将大语言模型与人类指令进行对齐。
在这篇综述中,研究者系统地回顾了文献,涵盖了指令调优的一般方法、指令调优数据集的构建、指令调优模型的训练,以及指令调优在不同模态、领域和应用中的实际应用。此外,研究者还深入分析了影响指令调优结果的各种因素,如指令输出的生成、指令数据集的大小等。作者不仅回顾了指令调优的潜在问题和受到的批评,还指出了现有策略的不足之处,并提出了一些富有成效的研究方向。
LLMs 的主要问题之一是训练目标与用户目标之间的不匹配:LLMs 的训练目标通常是尽量减少大规模语料库中的上下文单词预测误差;而用户则希望模型 “帮助并安全地遵循他们的指令”。为了解决这种不匹配问题,指令调优(IT)被提出,作为增强大语言模型的能力和可控性的有效技术。它涉及使用(指令,输出)对进一步训练 LLMs,其中指令表示输入给模型的人工指令,而输出则是执行该指令后所期望得到的结果。指令调优的好处有三个方面:
尽管指令调优非常有效,但它也带来了挑战:
这些挑战凸显了在这一领域开展进一步研究、分析和总结的重要性,以优化微调过程,更好地理解指令调优 LLMs 的行为。在文献中,人们对 LLMs 的分析和讨论越来越感兴趣,包括预训练方法、推理能力和下游应用,但很少有关于 LLM 指令微调主题的研究。这篇综述试图填补这一空白,整理这一快速发展领域的最新知识。具体来说:
研究方法:
结果:
结论: 指令调优作为一种有前景的方法,能够显著提高 LLMs 的性能和适应性。虽然面临挑战和批评,但它仍是一个活跃的研究领域,需要进一步探索和改进。
研究限制: 现有研究主要聚焦于指令数据集的质量和多样性,但高质量的指令数据集仍然供不应求。 关于指令调优模型是否能够泛化到未知的任务和领域,以及这对模型理解能力的影响,目前尚未达成共识。此外,指令调优可能使模型过度适应训练数据集,进而在新任务上的表现受到影响。
这项工作调查了快速发展的指令调优领域的最新进展。研究者系统地回顾了文献,涵盖了指令调优的一般方法、指令调优数据集的构建、指令调优模型的训练,以及指令调优在不同模态、领域和应用中的实际应用。研究者还回顾了对指令调优模型的分析,以发现其优势和潜在缺陷。我们希望这项工作能够激励人们进一步努力解决当前指令调优模型的缺陷。
未来研究方向包括: