微软研究院和清华大学的研究人员推出一种新型的预训练方法，名为“指令预训练”（Instruction Pre-Training），这种方法通过在原始语料库中加入指令-响应对来增强传统的语言模型（LMs）的预训练过程。指令-响应对是由一个高效的指令合成器生成的，该合成器基于开源模型构建。论文的实验结果表明，指令预训练在多种任务上都能取得良好的性能，尤其是在持续预训练中，即使是较小的模型（如Llama3-8B）也能通过这种方法达到与大型模型（如Llama3-70B）相当的性能水平。这表明指令预训练是一种有效的提升语言模型泛化能力和领域适应性的方法。
- GitHub：https://github.com/microsoft/LMOps
- 模型：https://huggingface.co/instruction-pretrain
例如，我们有一个大型的文本语料库，里面包含了关于历史、科学、文化等多个领域的内容。使用传统的预训练方法，我们会直接在这些原始文本上训练语言模型。但是，指令预训练方法会进一步在这些文本中加入特定的指令和对应的响应，例如，在一段关于历史事件的文本中加入问题“这场战争是何时开始的？”以及相应的答案“这场战争开始于1941年。”这样的指令-响应对可以帮助模型更好地理解和学习文本中的信息，并在后续的任务中更好地泛化。
主要功能和特点：
- 指令增强的语料库：通过将指令-响应对添加到原始文本中，增强了语料库的多样性和质量。
- 指令合成器：一个基于开源模型的指令合成器，能够根据原始文本生成多样化的指令-响应对。
- 提高泛化能力：指令预训练不仅提升了预训练基础模型的性能，而且在进一步的指令调整中也能获得更多的提升。
工作原理：
- 数据收集：从多种基于上下文的任务完成数据集中采样，并将这些数据重新格式化以满足指令合成器的微调需求。
- 微调：使用少量示例对指令合成器进行微调，使其能够根据原始文本生成指令-响应对。
- 多轮推理：在推理阶段，通过多轮迭代，利用前一轮的文本和指令-响应对生成新的指令-响应对，形成少样本示例。
- 预训练：将合成的指令-响应对与原始文本结合，用于语言模型的预训练。
具体应用场景：
- 一般预训练：从头开始的预训练，使用指令预训练可以提高模型在多种任务上的性能。
- 领域适应性持续预训练：在特定领域（如生物医学、金融等）中，通过持续预训练来提升模型对特定任务的适应性。
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