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DELIFT：数据高效的语言模型指令微调
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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
大语言模型在处理复杂任务时难以遵循多条指令。我们提出了一种顺序指令调整策略，并通过开源模型验证其有效性，结果显示该方法在推理、多语言和多模态任务中优于传统方法，为复杂任务研究提供了新思路。
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关键要点
- 大语言模型在处理复杂任务时难以遵循多条指令，可能导致忽略或错误解释部分指令。
- 提出了一种顺序指令调整策略，以提高大语言模型在复杂问题中的性能。
- 通过开源模型（如LLaMA-2 70B和Mixtral-8x7B）进行实证验证，结果显示该方法优于传统方法。
- 顺序指令调整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。
- 在推理、多语言和多模态任务中，顺序指令调整模型表现优于传统指令调整基线。
- 分析了敌对中间文本、未见任务、提示语言表达、任务数量和提示长度对顺序指令调整的影响。
- 希望该方法为复杂任务的指令调整研究开辟新的途径。
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