来自微软的研究人员推出一个名为Generalized Instruction Tuning（简称GLAN）的方法，它是一种用于大语言模型（LLMs）的通用和可扩展的指令调整方法。GLAN的核心思想是利用人类知识的预分类体系作为输入，生成大规模的合成指令数据，覆盖各个学科领域。这种方法不依赖于种子示例或现有数据集来构建指令调整数据，而是通过LLMs和人工验证来构建知识分类体系，然后生成详细的教学大纲和课程内容，最终产生多样化的指令。
论文地址：https://arxiv.org/abs/2402.13064
主要功能：
- 生成覆盖广泛学科领域的合成指令数据。
- 提高大型语言模型在数学推理、编程、学术考试、逻辑推理和一般指令遵循等方面的能力。
主要特点：
- 通用性： GLAN是一个通用方法，不特定于任何任务，能够覆盖广泛的领域。
- 可扩展性： 通过在知识分类体系中添加新节点，可以轻松定制和扩展新领域或技能。
- 自动化： 使用LLMs和人工验证相结合的方式，自动化地生成指令数据，减少了人工努力。
工作原理：
- 构建知识分类体系： 首先，使用LLMs生成一个包含不同领域、子领域和学科的知识分类体系，并由人工进行验证和完善。
- 生成学科列表： 对于每个学科，LLMs生成一系列相关主题，并将其转换为结构化格式。
- 设计教学大纲： 对于每个主题，LLMs设计详细的教学大纲，包括课程会话和关键概念。
- 生成指令： 基于教学大纲中的课程会话和关键概念，LLMs生成多样化的作业问题和答案对。
具体应用场景：
- 教育和培训： GLAN可以用于生成教学材料和练习，帮助学生学习各种学科知识。
- 语言模型训练： 通过GLAN生成的指令数据，可以训练LLMs以更好地理解和遵循人类的指令。
- 多任务学习： GLAN生成的数据可以用于多任务学习，提高模型在多个领域的性能。
总的来说，GLAN通过系统地构建和利用人类知识体系，为大型语言模型提供了一种有效的方式来生成高质量的合成指令数据，从而提高模型在多个领域的应用能力。
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