遵循指令而不进行指令调整

这篇论文探讨了语言模型在没有明确指导调整的情况下遵循指令的能力。它通过展示语言模型可以通过响应调整（仅在响应上进行训练）和在特定领域数据上进行单任务微调等替代方法来适应指令遵循，挑战了传统方法。这一发现意义重大，因为它表明语言模型可以隐式学习遵循指令，这可能简化训练过程并减少对大型、手动策划的指令数据集的需求。该论文还引入了一个基于规则的适配器，以说明条件分布的简单变化如何导致遵循指令。这项研究可能对开发更高效、更适应性强的语言模型产生影响，对于对人工智能和机器学习进展感兴趣的人来说，这可能是一篇有价值的阅读。-指令调整包括对语言模型的指令响应对进行微调。 -隐式指令调优可能导致指令跟随，而无需显式指令调优。 -训练仅仅根据反应仍然可以产生指导。 -窄域训练和诗歌生成一样，可以产生广泛的指导和后续行为。 -对语言模型分布的简单更改可以导致指令跟随。 -将基于规则的语言模型与预先训练的模型相结合可以实现指令跟随。 -响应调优、单任务微调和基于规则的自适应都会产生具有一般指令遵循行为的语言模型。