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用GPT4进行指令微调
用GPT4进行指令微调 INSTRUCTION TUNING WITH GPT-4 论文：https://arxiv.org/pdf/2304.03277.pdf 代码：https://instruction-tuning-with-gpt -4.github.io/ 前言 之前的工作表明，使用机器生成的指令伴随数据对大型语言模型（LLM）进行微调，可以使这类模型在新任务上获得显著的zero shot能力，而且不需要人类编写的指令。 在本文中，我们首次尝试使用GPT-4来生成指令伴随数据 ，以进行LLM的微调。 这可以通过使用人类注释的提示和反馈在广泛的任务上对模型进行微调（Ouyang等人，2022），或者使用公共基准和数据集，用手动或自动生成的指令进行监督微调（Wang等人，2022b）。 指令微调的语言模型 self-instruct微调 我们使用LLaMA 7B检查点的监督微调来训练两个模型：（i）LLaMA-GPT4是在GPT-4产生的52K英语指令跟随数据上训练的，其分布情况显示在图
1.7K20编辑于 2023-04-08 - 来自专栏DrugOne
扩展指令微调语言模型
进一步的进展是通过将语言模型在以指令形式构建的任务集上进行微调，使模型对指令的响应更好，并减少了对少样本示例的需求。文章在指令微调方面进行了几方面的改进。首先，作者研究了指令微调的扩展影响。 扩展到540B个参数和1.8K个任务 图 4 表 3 作者首先通过在模型大小和微调任务数量两个方面进行扩展来考察对保留任务性能的影响。对三种PaLM模型大小进行实验：8B、62B和540B。 图4显示了扩展这两个变量对保留基准的归一化平均值的联合影响。各个基准的结果在表3中报告。首先发现对于所展示的三种模型大小，与无微调相比，多任务指令微调显著提高了性能。 使用链式思维注释进行微调 表 4 作者首先展示了将九个具有链式思维（CoT）注释的数据集包含在微调混合中如何提高推理能力。 指令微调大幅改善了所有模型类型的标准化平均性能。对于没有进行指令微调的T5模型，作者使用了进行语言建模的标准目标在C4上训练的经过LM适应的模型。
65830编辑于 2023-09-19 - 来自专栏自然语言处理
【LLM系列之指令微调】长话短说大模型指令微调的“Prompt”
1 指令微调数据集形式“花样”太多 大家有没有分析过 prompt对模型训练或者推理的影响？之前推理的时候，发现不加训练的时候prompt，直接输入模型性能会变差的，这个倒是可以理解。 先说一些观点，假如我们在微调一个大模型，单次实验微调所用的指令微调数据集应该选取“质量高、多样性”,在训练资源充足的情况可以加入数量更多，长度更大的数据集。 2 常见指令微调模板 通过观测一些排行榜靠前和主流指令微调数据集，笔者总结一些常见的指令微调的Prompt： 常见的是stanford_alpaca中模板 PROMPT_DICT = { "prompt_input 4 如何高效率微调大模型 如何短时间、高效率的训练出实际效果不错、综合能力比较强的大模型呢？ 从指令微调数据集处理工作上，个人认为可以从以下方式进行： （1） 事先准备多种高质量的指令微调数据集，每个数据集尽量保持差异性。那高质量如何定义呢？
2.2K20编辑于 2023-08-26 - 来自专栏自然语言处理
推理大模型的后训练增强技术-指令微调篇，如何用指令微调提升推理能力？
大模型指令微调简介 指令微调定义： 指令微调是一种在带有指令提示和相应输出的标记数据集上微调大模型的技术，通过提供一组概述所需操作的指南或指令，使预训练模型适应执行特定任务。 指令微调和其他微调技术不冲突，指令微调通常与微调结合使用。微调提供领域知识基础，而指令微调允许高效适应 指令微调需要在标记的（输入、输出）对上进行有监督学习。 在这种方法中，通过使用模板将文本标签对转换为(指令、输出)对 使用LLMs 生成输出：给定指令，使用 LLMs ，如 GPT-3.5-Turbo 或GPT4，快速生成输出 指令有两种来源： 人工构造，手工收集 4. 性能增强： T0 在各种 NLP 基准测试中表现出色，通常比规模大得多的模型（最多大 16 倍）表现更好。其泛化和有效遵循指令的能力已显著提高了性能指标。 GPT-4：该模型使用 GPT-4 作为教师模型，利用其先进的功能生成指令调整数据。
1.4K00编辑于 2025-03-09 - 来自专栏Linux驱动
汇编指令-str存储指令(4)
str -(Store Register)存储指令 格式: str{条件} 源寄存器，<存储器地址> 将源寄存器中数据存到存储器地址中。 实例1: str r1,[r2] ; 将r1中的值存到r2所指定的地址中 str r1,[r2,#4] ;将r1中的值存到r2+4所指定的地址中 str r1,[r2],#4 ;将r1中的值存到r2所指定的地址中, 同时r2=r2+4 实例2(以u-boot中lowlevel_init函数的一段代码说明str指令的用法): ldr r0, =SMRDATA //每个寄存器4字节,r2=r0+13*4=最后一个存储器寄存器+4 0: ldr r3, [r0], #4 /将r0 Tacp<<2)+(B3_PMC)) .word ((B4_Tacs<<13)+(B4_Tcos<<11)+(B4_Tacc<<8)+(B4_Tcoh<<6)+(B4_Tah<<4)+(B4_Tacp
2.2K50发布于 2018-01-03 Atom-7B-Chat 的 Lora 指令微调
Atom-7B-Chat 的 Lora 指令微调 概述 本节我们简要介绍如何基于 transformers、peft 等框架，对 Atom-7B-Chat 模型进行 Lora 微调。 指令集构建 LLM 的微调一般指指令微调过程。所谓指令微调，是说我们使用的微调数据形如： { "instrution":"回答以下用户问题，仅输出答案。" 即我们的核心训练目标是让模型具有理解并遵循用户指令的能力。因此，在指令集构建时，我们应针对我们的目标任务，针对性构建任务指令集。 } 我们所构造的全部指令数据集在根目录下。 --save_steps 40000 \ # 每训练多少步保存一次参数 --save_total_limit 3 \ # 最多保存多少个参数 --learning_rate 1e-4
21210编辑于 2025-07-17- 来自专栏深度学习自然语言处理
一篇关于LLM指令微调的综述
GPT-4-LLM GPT-4-LLM(7B)是在GPT-4生成的指令数据集上通过微调LLaMA(7B)训练的语言模型。GPT-4-LLM使用LLaMA初始化，然后对构造的指令数据集进行监督微调。 作者使用来自Alpaca的指令，然后使用GPT-4收集回复。LLaMA对GPT-4生成的数据集进行了微调。 作者通过收集52K条不同的指令，并与GPT-4生成的响应配对，创建了一个指令数据集。在具有混合精度和完全共享数据并行性的8×80GB A100机器上，微调过程大约需要8小时。 Nous-Herme(13B)：是通过微调LLaMA(13B)在指令数据集上训练的大型语言模型，该指令数据集包含超过300,000条指令，采样自GPTeacher，CodeAlpaca，GPT-4-LLM 与GPT-4相比，LLaVA在合成多模态指令跟踪数据集上的相对得分为85.1%当在Science QA上进行微调时，LLaVA和GPT-4的协同作用达到了92.53%的最新水平。
8K41编辑于 2023-09-11 - 来自专栏finleyMa
Jenkins pipeline 4 -- 指令
pipeline支持的指令 显然，基本结构满足不了现实多变的需求。所以，Jenkins pipeline通过各种指令(directive) 来丰富自己。 指令可以被理解为对Jenkins pipeline基本结构的补充。 Jenkins pipeline支持的指令有: environment: 用于设置环境变量，可定义在stage或pipeline部分。 tools: 可定义在pipeline或stage部分。 在使用指令时，需要注意的是每个指令都有自己的"作用域"。如果指令使用的位置不正确，Jenkins将会报错。 options指令具体包含的参数比较多，不一一介绍了，见文档 参考 https://jenkins.io/zh/doc/book/pipeline/syntax/#options
1.5K20发布于 2019-07-08 - 来自专栏唐国梁Tommy
【论文解读】LLaVA 多模态大模型，微软首创用GPT-4生成多模态指令数据集进行指令微调
我们提出了一个数据重组观点和管道，利用ChatGPT/GPT-4将图像-文本对转换成适当的指令跟随格式。 （2）大型多模态模型 我们开发了一个大型多模态模型（LMM），将CLIP的开放集视觉编码器与语言解码器LLaMA连接，并在我们生成的指令型视觉-语言数据上进行端到端的微调。 我们的实证研究验证了使用生成数据进行LMM指令调整的有效性，并为构建通用指令跟随视觉代理提供了实用建议。通过GPT-4，我们在科学问答多模态推理数据集上实现了最优的性能。 1.5 视觉指令微调 1.5.1 框架 png-02 （1）对于输入图像X_v，我们考虑预训练的CLIP视觉编码器ViT-L/14，它提供了视觉特征 Z_v = g(X_v)。 阶段2：端到端微调 我们只保持视觉编码器权重冻结，并继续更新LLaVA中投影层(projection layer)和LLM的预训练权重； 1.6 实验 1.6.1 多模态聊天机器人 尽管LLaVA仅使用了一个较小的多模态指令跟踪数据集
3.7K20编辑于 2023-09-01 - 来自专栏学习成长指南
Linux指令学习（4）
： （4）接下来介绍这个直接登录普通用户的方法，对于这个小白还是有些困难的（起码我在这个操作上还是遇到了很多的困难的）； 因为我也不知道为什么，这个会出现不接受密码的情况； 首先就是先创建一个普通的用户 ； （4）和时间相关的另外一个指令cal 这个指令的作用就是显示日历，后面也是可以添加其他的选项的，像这个默认的话就会打印一个月的日历，-3就会打印3个月的日历，后面加上这个年份就会打印这个一年12月的日历 ，这个仅仅需要我们了解即可； 4.三个查找相关的指令 （1）下面的就是和查找相关的三个指令：find which whereis （3）上面也介绍了这三个指令的区别，就是这个第一个 ，这样的话可以让多个文件变成一个文件，这样的话不容易造成这个文件的损失； （3）为什么进行压缩：压缩就是让这个文件的体积变小，这样的话可以减少我们下载这个文件的耗费的时间，减小这个文件占用的内存； （4） ； （4）zip这个指令，有些这个云服务器上面是没有的，需要我们自己进行安装，这个在普通用户下面是没有办法进行安装的，需要我们切换到这个root用户上面，切换的方法就是su这个指令，然后这个系统就会让我们输入密码
15910编辑于 2025-02-24 - 来自专栏自动化、性能测试
Dockerfile（4） - RUN 指令详解
两种写法的实际栗子 RUN /bin/bash -c 'source $HOME/.bashrc; echo $HOME' RUN ["/bin/bash", "-c", "echo hello"] RUN 指令的原理 RUN 指令将在当前镜像上加新的一层，并执行任何命令和提交结果，生成的提交镜像将用于 Dockfile 中的后续步骤 分层 RUN 指令和生成提交符合 Docker 核心概念，提交成本低，并且可以通过 docker history 中的任意步骤创建容器，像 git 代码控制一样 shell 模式下使用 \ 可以将单个 RUN 指令延续到下一行，等于执行了两个命令 RUN /bin/bash -c '
2.6K10发布于 2021-11-02 - 来自专栏盛开在夏天的太阳
4. Vue基本指令
目录 1. v-on指令 2. v-if指令 3. v-show指令 4. v-for指令 5. v-model指令 一. v-on指令 1. 基础用法 v-on是事件监听的指令, 下面来看简单用法 <! 二. v-if指令 条件判断, 有三个指令 v-if v-else-if v-else 来看案例 <! 三. v-show指令 v-show很简单, 就是隐藏/显示元素 <! 五. v-model指令 1.
8.7K10发布于 2021-02-25 - 来自专栏全栈程序员必看
Django（4）操作指令大全
前言 我们掌握了如何在命令提示符或PyCharm下创建Django项目和项目应用，无论是创建项目还是创建项目应用，都需要输入相关的指令才能得以实现，这些都是Django内置的操作指令。 在PyCharm的Terminal中输入指令python manage.py help并按回车键，即可看到相关的指令信息 Django的操作指令共有30条，这里挑选常用的指令以表格形式展示，如下 指令 说明 createsuperuser 为内置用户表创建超级管理员账号 flush 清空数据表的数据信息 makemigrations 从模型对象创建数据迁移文件并保存在App的migrations
74020编辑于 2022-09-16 - 来自专栏小七的各种胡思乱想
LLM Agent指令微调方案: Toolformer & Gorilla
图片样本Gorilla使用Self-Instruct来构建指令样本，用的是GPT4模型。构建方案是以上3个API Hub, 每个Hub各人工编写6个指令样本。 每一轮随机从6个样本中采样3个作为Few-Shot，并通过指令让GPT4随机生成10个真实世界的使用case，总共生成16450个指令样本，生成的指令样本如下图片同时Gorilla加入了Retriever-Aware 微调&推理微调的部分比较常规就是在LLama-7B模型上，使用以下参数在8*A100(40G)进行指令微调。 能力有限的小模型工具调用准确率更高：针对复杂工具调用的准确率更高不受模型迭代影响：GPT3.5->GPT4的升级，让不少基于Prompt指令的应用们需要集体进行prompt调整，因为模型指令变了.... 但微调方案不受这一点影响，因为指令微调本身就是对齐的过程，因此更robust缺点自然是没有开箱即用的Prompt方案灵活，所以不妨用prompt方案来进行前期测试，后期用微调来进一步提升效果。
2.8K110编辑于 2023-08-15 GLM4-9B-chat Lora 微调
https://www.codewithgpu.com/i/datawhalechina/self-llm/GLM-4 在本节教程里，我们将微调数据集放置在根目录 /dataset。 9b-chat', cache_dir='/root/autodl-tmp/glm-4-9b-chat', revision='master') 指令集构建 LLM 的微调一般指指令微调过程。 所谓指令微调，是说我们使用的微调数据形如： { "instruction": "回答以下用户问题，仅输出答案。", "input": "1+1等于几?" 即我们的核心训练目标是让模型具有理解并遵循用户指令的能力。因此，在指令集构建时，我们应针对我们的目标任务，针对性构建任务指令集。 ", "dense_4h_to_h"], # 现存问题只微调部分演示即可 inference_mode=False, # 训练模式 r=8, # Lora 秩 lora_alpha
31910编辑于 2025-07-21- 来自专栏学习
Linux下基本指令(4)
要退回普通用户，输入exit指令或者是ctrl + d热键。 如果使用su -则直接重新登录root用户，此时的家目录也是root。 b)基本权限 i.读（r/4）：Read对文件而言，具有读取文件内容的权限；对目录来说，具有浏览该目录信息的权限 ii.写（w/2）：Write对文件而言，具有修改文件内容的权限；对目录来说具有删除移动目录内文件的权限 修改权限掩码： file指令： 功能说明：辨识文件类型。 语法：file [选项] 文件或目录... 常用选项： -c 详细显示指令执行过程，便于排错或分析程序执行的情形。
30200编辑于 2025-02-22 - 来自专栏机器之心
首次：微软用GPT-4做大模型指令微调，新任务零样本性能再提升
机器之心报道 编辑：杜伟、陈萍 大模型指令微调水平在不断地提高，这次微软用上了 GPT-4。 事实证明，指令微调已经成为提升 LLMs 零样本和小样本泛化能力的有效手段。 最近，ChatGPT 和 GPT-4 的成功为使用指令微调来改进开源 LLMs 提供了巨大的机遇。 、GPT-4 生成的对三种指令微调模型的输出进行评级的反馈数据。 另一方面基于 GPT-4 生成的数据开发了指令微调的 LLaMA 模型和奖励模型。 指令微调语言模型 该研究基于 LLaMA 7B checkpoint、并使用监督微调训练了两个模型：(i) LLaMA-GPT4 ，在 GPT-4 生成的 52K 英语指令遵循数据上训练。
1.1K80编辑于 2023-04-11 - 来自专栏新智元
轻松打造家用版GPT-4！微软开源微调指令集：效果不输原版，中英双语都能用
最近微软的研究人员利用之前提出的Self-Instruct技术，首次尝试使用GPT-4模型来自动生成语言模型所需的微调指令数据。 英文Instruction-Following Data：对于在Alpaca中收集的5.2万条指令，为每一条指令都提供一个英文GPT-4答案。 非自然指令的答案：GPT-4的答案是在6.8万条（指令，输入，输出）三元组的数据集上解码的，使用该子集来量化GPT-4和指令调优后的模型在规模上的差距。 指令调优语言模型 Self-Instruct 调优 研究人员基于LLaMA 7B checkpoint有监督微调后训练得到了两个模型：LLaMA-GPT4是在GPT-4生成的5.2万条英文instruction-following 文中提出的两个模型分别在GPT-4和GPT-3生成的数据上进行了微调，可以看到LLaMA-GPT4以51.2%的占比在帮助性上要大大优于在GPT-3上微调的Alpaca（19.74%），而在诚实性和 无害性标准下
49630编辑于 2023-05-09 - 来自专栏数据分析与挖掘
（三）进行指令微调
（三）对预训练模型进行指令微调。 DataCollatorForSupervisedDataset(tokenizer=tokenizer) data = data_collator(all_datasets[:2]) print(data) 指令数据一般由三部分组成 ：instruction(instruct)、input(query)、output(answer)，分别表示提示指令、文本、返回的结果。 76699, 24, 83049, 4, 67357, 65065, 24, 83049, 4, 64484, 68137, 63940 , 24, 64539, 63972, 4, 69670, 72232, 69023, 24, 83049, 4, 64372,
1.4K30编辑于 2023-07-10 - 来自专栏leetcode题目解析和知识分享
Linux(4)|入门的开始：Linux基本指令(4)
配合管道进行系统或进程的查找 4、zip/unzip指令 语法：zip xxx.zip 目录或文件 功能：将目录或文件压缩成.zip格式 常用选项： -r：递归处理，将指定目录下的所有文件和子目录一并处理 ctrl+r：历史命令搜索，决定了，Linux系统一定记录了历史命令 四、Linux 常用指令学习小结 本篇博客主要介绍时间相关指令 、其他指令和热键(快捷键) 一、时间相关指令 1、日志的基本概念： 配合管道进行系统或进程的查找 4、zip/unzip指令 语法：zip xxx.zip 目录或文件 功能：将目录或文件压缩成.zip格式 常用选项： -r：递归处理，将指定目录下的所有文件和子目录一并处理 但学习的核心从来不是 “背完所有指令”，而是在理解指令逻辑的基础上，根据实际需求灵活组合。 操作次数多了，自然就能从 “对照文档敲指令” 变成 “随手写出符合需求的命令”。 后续如果遇到新的实用指令或进阶技巧，也会继续和大家分享。
19710编辑于 2025-10-22
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