awesome-instruction-learning

项目介绍：Awesome Instruction Learning

简介

Awesome Instruction Learning 是一个旨在汇集有关 "指令微调与执行" 的优秀论文和数据集的项目。它由美国宾夕法尼亚州立大学的Renze Lou和俄亥俄州立大学的Kai Zhang维护，致力于提供一个详尽的阅读清单，帮助研究员和开发人员深入研究以任务指令为导向的学习方法。

什么是指令学习

在过去，模型训练往往是基于大量例证来进行的，这要求针对每一个具体任务都进行繁琐且昂贵的数据集构建。而指令学习通过提供任务指令，而不是大量的实例，从而减少对大规模标注数据的需求。这一方法不仅更加经济高效，还能潜在地让人工智能系统快速适应新任务和多样化场景。

为什么选择指令学习

• 经济性： 相较于传统方法需要大量标注数据，指令学习在许多情况下只需一句指令和少量示例即可启动任务。
• 高度泛化能力： 想象一下，一个理想的AI系统能够理解并处理各种任务，而无需对每个任务进行单独训练。
• 研究前景广阔： 通过直接使用任务指令来传达任务语义，而不是依赖实例来推导任务内容，提供了一种新颖且有效的角度。

贡献者和参与方式

Awesome Instruction Learning 项目鼓励社区贡献。如果你有新的提议或发现遗漏的论文，可以通过提交申请加入贡献者行列。参与者需要使用指定的markdown格式提交论文信息，并按年份倒序列出论文。

如何引用

如果你发现这个项目对你有帮助，项目团队鼓励用户在相关研究中引用其综述文章，以促进指令学习领域的发展。

内容目录

项目详细内容包括对领域的综述与教程、优质数据集、指令学习的分类、分析以及实际应用案例的总结。项目内容广泛，涉及以下几个主要方面：

• 调研与教程
• 语料和数据集
• 指令学习的分类
• 相关分析
• 应用和实际案例
• 扩展阅读

额外资源

项目还提供了一系列高质量、经过精心设计的数据集，以支持指令微调的研究，同时不断更新并收录更多资源。这些数据集构成了助力指令微调成功的重要因素，并且对于研究者来说，是不可或缺的工具。

总之，Awesome Instruction Learning 项目为研究者和开发者提供了一个全面和便捷的工具，以深入了解和应用指令微调的概念和方法。在不断拓展和更新的资源下，该项目为相关领域的探索和创新提供了强有力的支持。