指令微调（Instruction Tuning）
定义
- 通过指令—响应格式的数据对大模型进行监督微调，使模型学会遵循自然语言指令、对齐人类偏好与任务通用性。
数据与目标
- 数据来源：人工标注、合成数据（自指令/自我提升）、开源集合；
- 目标：最小化指令到期望响应的监督损失；可结合偏好对齐（RLHF/RLAIF）。
工程实践
- 数据清洗：去重、格式标准化、指令多样性；
- 训练：与 LoRA微调神经网络训练、ZeRO微调神经网络训练 结合；
- 评测：遵循性、稳健性、拒答率、无害性与事实性（RAG 下配合检索）。