本研究提出了新任务TRIG及指令数据集，旨在解决多模态大语言模型在文本丰富图像中的视觉文本定位问题，显著提升其空间推理和定位能力。

本研究提出了VisualWebInstruct方法，通过网络搜索创建了一个多模态指令数据集，涵盖数学、物理、金融等多个学科。利用30,000张种子图像，构建了约90万对问答对，其中40%为视觉问答对。经过微调的模型在复杂推理任务中表现显著提升，证明该数据集有效提升了视觉语言模型的推理能力。

本文介绍了CoachLM通过自动修订样本提升指令数据集质量，将高质量样本比例从17.7%提高到78.9%。该方法显著改善了大型语言模型的指令跟随能力，并在华为的LLM数据管理系统中实现了20%的效率提升。Auto-Instruct方法通过生成多样化指令并使用评分模型排序，自动提高指令质量，展现出良好的泛化能力。

该研究聚焦多语言大模型，构建了覆盖65种语言、5.13亿实例的指令数据集，并提出Aya系列资源。同时介绍YAYI 2、Jais、MaLA-500、BayLing、Ziya2、Ziya-VL等模型，通过词汇扩展、持续预训练、互动翻译和语义对齐，提升低资源语言及多模态任务表现。

本文综述大语言模型指令调优研究，涵盖多种指令生成与优化方法：Auto-Instruct自动生成并排序候选指令以提升指令质量与泛化能力；Ada-Instruct仅需十样本微调即可生成复杂推理长指令；InstructMining评估指令数据质量；BioInstruct构建生物医学指令数据集；CoachLM自动修订样本，将高质量样本比例从17.7%提升至78.9%；Evol-Instruct利用LLM生成复杂指令训练WizardLM；此外还涉及Self-Instruct、SelectLLM等方法及相关综述。