两者都是基于给定文本生成的训练样本，但侧重点和用途不同：
-
指令型样本（Instruction-based samples）
- 结构：通常是一个简单的指令和对应的回答，例如一对“问题－答案”或“指令－回答”。
- 用途：主要用于训练模型更好地理解和执行用户指令。这类样本一般用于监督微调，让模型学会根据指令给出准确、连贯的回答。
- 举例：
- 指令：“请解释一下什么是量子计算。”
- 回答：“量子计算利用量子比特的叠加和纠缠性质来进行计算，可以在某些问题上实现指数级的加速。”
-
偏好型样本（Preference-based samples）
- 结构：通常包含一个指令，以及两个或多个候选回答，其中一个被标记为更好（即“选择的”）而另一个或多个则是“不选择的”。
- 用途：这类样本主要用于训练模型的偏好排序或奖励模型（如用于强化学习），让模型学会判断哪个回答更符合人类的期望。也就是说，它们帮助模型区分“好答案”和“差答案”。
- 举例：
- 指令：“请描述一下量子计算的优势。”
- 回答候选1（被拒绝）：“量子计算很复杂，可能没有什么用。”
- 回答候选2（被选择）：“量子计算能利用量子叠加和纠缠，在某些特定问题上显著提高计算速度，例如分解大数和搜索算法。”
联系与区别
-
联系：
- 两种样本都是从相同的上下文中提取信息，生成的基础流程类似，都需要构造提示（prompt）、调用大语言模型生成文本，并根据生成的文本构建样本数据。
- 都用于提升模型的表现，但关注的训练信号不同。
-
区别：
- 目标不同：指令型样本用于让模型学会直接响应用户指令；偏好型样本则用于训练模型判断哪种回答更好，从而在排序、奖励信号等方面改进模型表现。
- 数据结构不同：指令型样本通常只有一对问答；而偏好型样本包含多个候选答案，明确指出哪一个更符合预期。
- 训练方式不同：前者一般用于监督微调，后者常用于偏好学习或强化学习，目的是训练出一个能评判回答好坏的奖励模型。
通过这两种不同的样本，模型不仅能学会如何准确回答问题，还能学会评判和优化自己的回答质量，使得生成的文本更加符合用户期望。
简单来说：
-
指令型样本 就像是“问答卡片”。
- 例子：卡片上写着问题“什么是量子计算？”和答案“量子计算是一种利用量子物理特性来加速计算的方法”。
- 作用：让模型学会听懂指令，给出合适的回答。
-
偏好型样本 则更像是“对比卡片”。
- 例子：卡片上写着一个问题“量子计算有什么优势？”下面有两个答案，一个答案说“量子计算很复杂，没什么用”，另一个答案说“量子计算能加速特定计算，比如分解大数”。然后标明哪个答案更好。
- 作用：让模型学会分辨哪种回答更合理、更好，从而在选择答案时做出判断。
总结：
- 联系：两者都是给模型提供学习材料，都是从文本中生成的。
- 区别：指令型样本只需要给出一个问题和一个回答；偏好型样本则给出多个答案，让模型知道哪个更好。
