结论

在大型 “指令调整” 语言模型依赖的人类编写指令数据存在数量、多样性和创造性局限，

从而阻碍模型通用性的背景下，

Self - Instruct 框架，

通过 自动生成 并 筛选指令数据 微调预训练语言模型，

有效提升了其指令遵循能力，为预训练语言模型的指令调整提供新方法，

推动自然语言处理领域在指令理解和执行方面的发展。

背景

大型 “指令调整” 语言模型展现出对新任务的零样本泛化能力，但严重依赖人类编写的指令数据。然而，这些人类编写的指令数据在数量、多样性和创造性上存在局限，这阻碍了模型的通用性。

实验过程

1. 实验设计：使用 Self - Instruct 框架微调 GPT3 模型，并将其与原始 GPT3 模型、InstructGPT - 001 进行对比。具体是利用语言模型生成指令、输入和输出样本，经过筛选后，使用这些合成数据微调原始 GPT3 模型。

1. 实验验证：

• • Super - NaturalInstructions 基准测试：Self - Instruct 微调后的 GPT3 模型表现出 33% 的绝对改进，性能与 InstructGPT - 001 相当。

• • 专家编写指令评估：组织人类评估者对专家编写的新任务指令进行评估，Self - Instruct 微调后的 GPT3 模型在评估中表现出色，仅落后 InstructGPT - 001 5% 的绝对差距。

原文Arxiv链接：

[2212.10560] Self-Instruct: Aligning Language Models with Self-Generated Instructions