指令调优是改善大型语言模型对未知任务性能的方法，通过最大化语义上等效的指令实例对的相似性，最小化不同语义的实例对之间的相似性。实验证明，对比指令调优能够提升大型语言模型对未知指令的稳健性，平均准确率提高了2.5%。

指令调优是改善大型语言模型对未知任务性能的方法，通过最大化语义上等效的指令实例对的相似性，最小化不同语义的实例对之间的相似性。实验证明，对比指令调优能够提升大型语言模型对未知指令的稳健性，平均准确率提高了2.5%。

指令调优是改善大型语言模型对未知任务性能的方法，通过最大化语义上等效的指令实例对的相似性，最小化不同语义的实例对之间的相似性。实验证明，对比指令调优能够提升大型语言模型对未知指令的稳健性，平均准确率提高了2.5%。

指令调优是改善大型语言模型对未知任务性能的方法，通过最大化语义上等效的指令实例对的相似性，最小化不同语义的实例对之间的相似性。实验证明，对比指令调优能够提升大型语言模型对未知指令的稳健性，平均准确率提高了2.5%。

对比指令调优是改善大型语言模型对未知任务性能的方法，通过最大化语义上等效的指令实例对的相似性，最小化不同语义的实例对之间的相似性。实验证明，对比指令调优能够提升大型语言模型对未知指令的稳健性，平均准确率提高了2.5%。