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大型语言模型的指令跟随评估
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了使用大型语言模型（LLM）替代人类创建指令数据的方法，通过Evil-Instruct逐步重写指令并混合生成的数据，调整LLaMA模型，得到WizardLM模型。人类评估证明，Evil-Instruct生成的指令优于人工创建的指令，尤其在高复杂度方面。WizardLM模型的输出被认为比OpenAI ChatGPT更好。研究表明，用人工智能生成的指令进行微调是提升大型语言模型的有前途的方向。
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关键要点
- 介绍了一种使用大型语言模型（LLM）替代人类创建指令数据的方法。
- 通过Evol-Instruct逐步重写初始指令集，生成更复杂的指令。
- 将生成的指令数据混合以调整LLaMA模型，得到WizardLM模型。
- 人类评估证明Evol-Instruct生成的指令优于人工创建的指令，尤其在高复杂度方面。
- WizardLM模型的输出被认为比OpenAI ChatGPT更好。
- 研究表明，用人工智能生成的指令进行微调是提升大型语言模型的有前途的方向。
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