Instruction-Tuning-Survey - 深入探讨大型语言模型的指令微调技术及应用

项目介绍：Instruction-Tuning-Survey

概述

Instruction Tuning for Large Language Models是一项研究大型语言模型的指令微调技术的全面调查。简单来说，指令微调（IT）是一种通过训练大型语言模型（LLMs）来对齐其行为以更好地满足用户需求的技术。这个过程是通过在监督的环境中使用包含“指令-输出”对的数据集来实现的。IT的目标是缩小语言模型的下一词预测目标和用户希望模型遵循人类指令之间的差距。

这个研究项目的重点在于分析指令微调的通用方法、数据集构建、模型训练，以及它在不同模态、领域和应用中的应用。研究还分析了影响IT结果的多个因素，例如指令输出的生成以及指令数据集的大小。同时，这篇论文还探讨了IT的潜在问题和对现有策略的批评，并建议了一些具有前景的研究方向。

指令微调

数据集

根据数据的来源，可以将指令微调整体分为人类制作的数据和合成数据。这些数据集中：

人类制作的数据：如UnifiedQA、Natural Instructions等，均为人工精心设计的，没有技术限制，并且都是开源的（除了少数如InstructGPT和ChatGPT）。
合成数据：包括诸如Unnatural Instructions、Alpaca等，数据由语言模型自动生成，例如，由ChatGPT或InstructGPT生成。这些数据类型丰富，有些还经过自我改进技术生成。

模型

多种模型在指令微调领域被广泛研究和使用，包括:

InstructGPT: 具有176B参数，基于GPT-3模型进行开发。
FLAN-T5: 开源并且是基于T5模型，具有11B参数。
Vicuna和Alpaca等开源项目，基于不同的基础模型（如LLaMA）进行定制和改进。

多模态指令微调

多模态指令微调是这一领域研究的一个重要方面，涉及将不同类型的模态结合使用数据和模型进行偏好学习。例如：

MUL-TIINSTRUCT: 结合了图像和文本模态，每种任务的数据实例数量范围从5千到5百万。
PMC-VQA和LAMM等数据集，专注于将图像和文本结合为一个数据集，帮助模型在多种模态下的文本理解能力上有所提高。

项目更新与研究前景

该项目计划不断更新，包含文献、项目和评估基准的最新工作，以便为研究者提供最新的数据和研究动态。其中，已于2023年9月创建并发布该项目的第一个版本，并在2024年3月至2024年10月之间增加了多个相关研究领域的更新，比如合成数据生成、大型多模态模型的研究等。

总结

Instruction-Tuning-Survey项目提供了一个关于大型语言模型指令微调的丰富研究资源库，包括不同的数据集和许多优秀的模型。这项研究不仅为学术界提供了系统的理论支持，也为工业界的实际应用提供了实践指导。它展示了如何通过指令微调技术来进一步提升大型语言模型的性能，并提供了继续探索的研究方向和建议。