大语言模型的指令微调（Instruction Tuning）最全综述：从数据集到技术全解析

当前的大语言模型主要是预训练大模型，在大规模无监督数据上训练之后，再经过有监督微调和对齐之后就可以完成很多任务。尽管如此，面对垂直领域的应用，大模型依然需要微调才能获得更好地应用结果。而大模型的微调有很多方式，包括指令微调、有监督微调、提示工程等。其中，指令微调（Instruction Tuning）作为改进模型可控性最重要的一类方法，目前并没有很好的资料参。浙江大学研究人员联合Shannon AI等单位发布了一篇最新的关于指令微调的综述，详细描述指令微调的各方面内容。

大模型微调简介

此前，我们已经介绍了大模型的三类微调技术（实际案例说明AI时代大语言模型三种微调技术的区别——Prompt-Tuning、Instruction-Tuning和Chain-of-Thought）。但实际上，大模型的微调还可以分成很多种。

从微调的参数规模来说，可以简单分为全参数微调和高效参数微调。前者一般是用预训练模型作为初始化权重，在特定数据集上继续训练，全部参数都更新的方法。而后者则是期望用更少的资源完成模型参数的更新，包括只更新一部分参数或者说通过对参数进行某种结构化约束，例如稀疏化或低秩近似来降低微调的参数数量。

如果按照在模型哪个阶段使用微调，或者根据模型微调的目标来区分，也可以从提示微调、指令微调、有监督微调的方式来。本次的综述文章主要就是指令微调的综述。