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原標題：斯坦福新作：無指令調優(yōu)的指令遵循
關鍵字：指令,模型,研究者,行為,示例
文章來源：機器之心
內容字數：0字

內容摘要：

機器之心報道
編輯：杜偉、陳陳指令調優(yōu)（Instruction tuning）是一種優(yōu)化技術，通過對模型的輸入進行微調，以使其更好地適應特定任務。先前的研究表明，指令調優(yōu)樣本效率是很高效的，只需要大約 1000 個指令-響應對或精心制作的提示和少量指令-響應示例即可。本文中，來自斯坦福大學的研究者更進一步探索了這樣一種想法，即指令遵循甚至可以隱式地從語言模型中產生，即通過并非明確設計的方法產生。本文發(fā)現了兩種執(zhí)行隱式指令調優(yōu)的適應形式，與顯式指令調優(yōu)相比，它們似乎存在缺陷：（1）響應調優(yōu)，僅對響應進行訓練；（2）單任務調優(yōu)，僅對來自狹窄目標領域的數據進行訓練，如詩歌生成。論文標題：Instruction Following without Instruction Tuning
論文地址：https://arxiv.org/pdf/2409.14254
博客地址：https://nlp.stanford.edu/~johnhew/instruction-following.html
首先，該研究證明，響應調優(yōu)（僅對響應進行訓練而不對其指令進行條件限制）足以產生指令遵循。特別是使用 LIM

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