在训练大语言模型的过程中，有一种非常关键的方法叫 指令微调。简单来说，就是给模型一组“问与答”的成对数据，让它学会根据我们的指令，给出符合预期的答案。

1 指令微调数据

这种数据通常由两部分组成：

• 指令输入：也就是人们给模型的任务说明，比如一个问题、一段提示，或者一条操作要求。它的作用是告诉模型“我要你做什么”。
• 答案输出：这是模型需要学习生成的内容，也就是人类期望的正确回应。

举个例子：
如果我们想训练模型回答问题，可以这样设计数据：

User: 复旦大学有几个校区？
Assistant: 复旦大学共有四个校区，分别是邯郸校区、江湾校区、枫林校区和张江校区……

这里，“复旦大学有几个校区？”就是指令输入，而后面详细的回答就是答案输出。

不仅是问答，像机器翻译、文章摘要、文本改写、代码生成、数学解题等任务，都可以用这种“输入-输出”的形式来准备数据。比如，写作类任务可以设计成：

User: 请写一篇 500 字以内的短文，介绍复旦大学的历史沿革。
Assistant: （生成一篇包含复旦大学创建、发展历程的短文）

如果我们想让模型能理解多轮对话，还可以把前面的对话历史都作为“输入”，让模型学习最后一轮的“输出”。这样一来，模型经过微调后，就能更好地理解上下文，在聊天时表现得更自然。

不过，构建指令微调数据并没有看起来那么简单。真正操作起来会遇到不少挑战：

1. 数据收集难：高质量的指令数据需要投入大量时间和资源，还得保证数据足够多样化和真实。
2. 数据清洗和重写：收集来的数据往往需要筛选、改写，甚至通过专业方法来扩展，比如增加不同主题、不同表达方式。
3. 格式统一：输入输出必须保持一致的格式，否则模型可能“看不懂”。
4. 领域覆盖：既要包含常见任务，还要涉及医学、法律等专业领域，才能提升模型的通用性和专业性。
5. 多语言需求：为了适应不同用户场景，还需要构建多语言的指令数据集。

可以说，指令微调数据的构建，是一项复杂而耗时的工作，需要跨学科的合作与创新。正因为如此，它才显得尤为重要，因为一旦数据构建得好，模型就能在各种任务中发挥出更强大的能力。

2 数据构建方法

如何构建指令微调数据集？

在让大模型变得“更聪明”的过程中，指令微调（Instruction Tuning）是非常重要的一步。那我们该怎么准备这些训练用的数据呢？主要有两种方式：手动构建、现有数据集转换和自动构建。

1）手动构建

顾名思义，就是靠人来“写”或者“收集”指令和回答。虽然挺耗费时间和人力，但它的优势非常明显：

• 质量高：专业标注人员会认真审核，剔除无效信息，保证数据干净、靠谱。
• 容易理解：人工写出来的问答往往更接近人类的思维方式，研究者一看就懂。
• 灵活可控：研究人员可以根据任务随时调整，让数据更贴合不同的使用场景。

具体来说，手动构建有两种常见方式：

① 人工写问答
比如 Databricks-dolly-15K 就是由数千名公司员工写的；OASST1 则是通过全球 1.3 万多名志愿者协作完成的。还有中文的 OL-CC 数据集，志愿者分角色对话，最终产出了上万条指令-回答对。再比如 Aya Dataset，来自 119 个国家的近 3000 名贡献者参与，覆盖了 65 种语言，数据量非常庞大。

② 抓取网络问答
另一种方式是直接从网上收集人类的真实对话或问答，然后再整理成“指令+回答”的格式。比如 InstructionWild v2 收集了 11 万多条来自网络的指令，涉及聊天、代码等多个领域。中文的 LCCC 数据集，则是从微博评论、贴吧帖子等渠道收集整理而来。

2）现有数据集转换

除了从零开始，还可以把现成的数据集“改造”一下，用于指令微调。这种方法的优点是：

• 多样性强：数据来源多，覆盖任务广。
• 规模大：多个数据集合并，样本数量自然翻倍增长。
• 节省时间：不用从头做，效率高。

但挑战也不少：

• 不同数据集质量不一，格式也不统一，需要大量标准化工作。
• 很多传统数据集本来是为 NLP 基础任务准备的，并不包含“多样的指令”，需要额外处理。

典型例子：

• OIG（Open Instruction Generation）：由 LAION 社区打造，包含 4300 万条指令，覆盖问答、对话、总结等多种任务。
• Flan 2022：集成了 1836 个数据集，数据量巨大，还用了“任务混合”和“输入反转”等技巧，提升模型的泛化能力。

再比如命名实体识别（NER）的研究中，研究人员把 54 个中英文数据集合并，并通过标准化和数据修剪的方法，构建了一个叫 B²NERD 的新数据集。它不仅统一了“实体定义”的差异，还通过筛选去掉了冗余样本，最终得到 5.2 万条高质量数据，覆盖 400 多种实体类型。这让模型在信息抽取任务上更精准，也更不容易“混淆”。

3）自动构建

前面说过，手动写指令和答案虽然质量高，但太耗费人力。于是，研究者们想到：能不能让大模型自己来生成数据？
这就是 自动构建指令数据 的思路。

最具代表性的工作就是 Self-Instruct。它利用大语言模型的“自我生成”能力，让模型一步步扩展自己的训练数据。

Self-Instruct 的四个步骤

整个过程是一个“循环迭代”的过程，可以理解成：人类给模型一点点“种子”，然后模型自己不断长出更多的数据。

步骤 1：先种下“种子”

研究人员先手工写了 175 条小型任务指令，作为“种子指令池”。
之后，让模型参考这些种子，不断生成新的任务指令。
比如：每次从池子里抽出 8 条（6 条人工写的 + 2 条模型自己生成的），作为示例给模型看，模型就会模仿着再写更多新的指令。
这一过程一直循环，直到模型“写不动了”或者生成的内容太多为止。

步骤 2：判断任务类型

有些任务是分类任务（比如“判断一句话是不是积极的”），有些是非分类任务（比如“写一段小故事”）。
因为处理方式不一样，所以需要让模型自己先判断：这条指令是不是分类任务？

步骤 3：补齐输入和输出

光有“任务指令”还不够，还需要输入和输出。

• 对于 非分类任务，采用“输入优先”：先生成输入，再根据输入和任务生成输出。
• 对于 分类任务，采用“输出优先”：先列出所有可能的类别，再生成与之对应的输入。
  这样能避免模型只盯着某些类别，导致数据不均衡。

步骤 4：质量过滤

并不是模型生成的所有指令都好用，需要筛选：

• 如果和已有指令太相似（相似度超过 0.7），就不要。
• 删除包含敏感关键词（比如“图片”）、重复的、太长或太短的指令。
  经过这一关，留下的才是高质量、多样化的数据。

Self-Instruct 的厉害之处在于，它能自动产出海量、多样化的高质量指令数据，几乎不需要人力参与。
斯坦福团队就用这个方法，在 LLaMA 模型上微调出了知名的 Alpaca 模型。结果证明，这些“模型自己造的数据”非常有效，Alpaca 的表现远超预期。

举个例子，Alpaca 的数据里可能会有这样的指令：

• 指令：解释一下为什么天空是蓝色的
• 输入：（无）
• 输出：因为大气分子对阳光中的蓝光散射得更强，所以我们看到的天空呈蓝色。

3 指令微调训练策略

别看指令微调的训练流程和预训练差不多，实际上它对大模型的能力提升至关重要。举个例子：

• LLaMA-3.1-70B、Qwen2.5-72B 这样的模型只经过预训练，还没有学会如何“听懂人类的指令”；
• 而 LLaMA-3.1-70B-Instruct、Qwen2.5-72B-Instruct 这样的版本，则是在预训练基础上又加了指令微调，更适合和人类对话。

问题来了：要继续训练一个模型时，研究者常常会遇到一些难题：

• 是从预训练模型开始，还是用已经微调过的模型再接着训练？
• 要不要把所有任务的数据混在一起训练，还是一个个任务单独训练？
• 数据比例怎么分配，才不会让模型“偏科”？

四种训练策略

有研究专门做了系统实验，把数学推理、代码生成和通用对话作为研究对象，分析了不同训练策略的效果。测试基准包括：

• GSM8K（数学推理）
• HumanEval（编程能力）
• MT-Bench（通用对话/对齐）

实验用的模型是 LLaMA 系列（7B 到 33B 参数规模）。他们比较了四种训练方式：

1. 多任务学习

• 把数学、代码、对话这几类数据全混在一起训练。
• 优点：保留了领域能力（数学、代码）。
• 缺点：通用对话能力下降最严重。

2. 顺序训练

• 按顺序来：先训练数学，再训练代码，最后训练通用对话。
• 优点：最终的对话能力最好。
• 缺点：前面学到的数学和代码知识会被“忘掉”。

3. 混合顺序训练

• 先把数学和代码混在一起训练，再单独做通用对话微调。
• 效果比顺序训练稍好，但仍然会遗忘一些领域能力。

4. 双阶段混合微调

• 先在数学和代码上做多任务学习；
• 再在最后阶段，用“少量领域数据 + 全量对话数据”一起训练。
• 结果：缓解了遗忘问题，效果最均衡。比如 LLaMA-7B 的数学准确率从 32.6% 提升到 41.9%，代码生成从 15.2% 提升到 17.7%。

研究发现了什么？

这项研究还总结了几个有趣的规律：

1. 模型越大越聪明

• 在相同数据量下，大模型通常效果更好。
• 但不同任务的收益曲线不同，比如数学和代码能随着规模快速提升，而通用对话提升更慢。

2. 数学和代码越学越好

• 这两个任务随着数据量增加，表现一直在提升。
• 通用对话则在大约 1000 个样本后趋于饱和。

3. 混合数据有利有弊

• 数据少时，把任务混在一起训练，能帮助模型获得全面能力。
• 数据多时，混合反而可能让任务之间“打架”，导致效果冲突。

4. 数据量比比例更重要

   决定模型效果的关键是总数据量，而不是不同任务之间的比例。

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