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CoIN：一个用于多模型大型语言模型的连续指令调整基准测试
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原文中文，约1800字，阅读约需5分钟。
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内容提要
指令调优是提升大型语言模型（LLMs）在未知任务表现的有效方法。研究提出对比指令调优（CoIN），通过扩充指令数据集和引入顺序指令调整，增强模型的稳健性，使其在多语言和多模态任务中表现优于传统方法。文章还探讨了指令调整的潜在问题及改进方向，以推动复杂任务的研究进展。
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关键要点
- 指令调优是一种改善大型语言模型对未知任务性能的有效方法。
- 当前大型语言模型在面对未知指令时表现出有限的稳健性，可能导致不一致的输出。
- 对比指令调优（CoIN）通过最大化语义等效指令实例对的相似性，提升模型的稳健性，平均准确率提高了2.5%。
- 顺序指令调整是一种有效策略，能够自动增加指令调整数据，赋予模型执行多个顺序指令的能力。
- 顺序指令调整模型在推理、多语言和多模态任务中优于传统指令调整基线。
- 研究还探讨了指令调整的潜在问题及改进方向，以推动复杂任务的研究进展。
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延伸问答
什么是对比指令调优（CoIN）？
对比指令调优（CoIN）是一种通过最大化语义等效指令实例对的相似性来提升大型语言模型稳健性的方法。
顺序指令调整有什么优势？
顺序指令调整能够自动增加指令调整数据，使模型能够执行多个顺序指令，在推理、多语言和多模态任务中表现优于传统方法。
指令调优在大型语言模型中的作用是什么？
指令调优可以改善大型语言模型在未知任务上的表现，提升其对未知指令的稳健性和泛化能力。
指令调优面临哪些潜在问题？
指令调优可能导致模型在面对未知指令时输出不一致，表现出有限的稳健性和泛化能力。
如何提高大型语言模型的准确率？
通过对比指令调优，平均准确率可以提高2.5%，增强模型对未知指令的稳健性。
指令调整的研究方向有哪些？
研究方向包括改进指令调整方法、解决灾难性遗忘现象以及探索多任务联合指令调整等。
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