指令回译：利用模型为未标注文本生成指令以扩充SFT数据 大家好，今天我们要讨论一个非常实用且有效的技术，即指令回译（Instruction Backtranslation）。它是一种利用模型为未标注文本生成指令，从而扩充监督微调（SFT）数据的方法。 在提升语言模型（LLM）性能方面，数据始终是核心驱动力。指令微调（Instruction Tuning）已被证明是提升LLM遵循指令能力的关键技术，而大规模、高质量的指令数据则是指令微调成功的基石。然而，构建这样的数据集成本高昂，需要大量的人工标注工作。 指令回译技术提供了一种经济高效的解决方案，它能够利用现有的未标注文本数据，通过模型自动生成相应的指令，从而扩充SFT数据集，降低数据标注成本。 指令回译的原理与流程 指令回译的核心思想是：利用一个预训练的语言模型，将未标注的文本数据“翻译”成指令-输出对。 具体流程如下： 选择未标注文本数据： 首先，我们需要选择一批与目标任务相关的未标注文本数据。这些数据可以是来自网页、书籍、论文、代码仓库等多种来源。数据的质量会直接影响回译指令的质量，因此需要进行一定的清洗和筛选。 设计指令模板： 为 …
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