LLaMA-Excitor是一种基于轻量级方法的LLMs细调技术，能够更好地遵循指令并保持预训练知识。该方法在低质量指令遵循数据集的LLMs细调中表现出自适应分配额外关注的能力，并在多模态对齐需求下扩展为强大的视觉指令跟踪器。在评估中，LLaMA-Excitor是唯一实现显著改进的方法。在视觉指令调优方面，该方法在MSCOCO上实现了157.5 CIDEr的最新成果，并在ScienceQA上获得了与其他模型相当的性能。