指令回译-一种高效构建指令跟随模型的方法

指令回译是一种可扩展的方法，通过自动为人类编写的文本添加相应的指令标签，从而构建一个高质量的指令跟随语言模型。该方法在生成和筛选训练样例方面表现出色，并且可以微调现有模型以提高性能。
指令回译的特点:
1. 可扩展性
2. 高质量的指令跟随
3. 自我增强的训练样例生成
4. 自我筛选的样例选择
5. 微调LLaMa以提高性能

指令回译的功能:
1. 在少量种子数据上进行模型微调
2. 生成指令提示以增强训练样例
3. 通过自我筛选选择高质量的训练样例
4. 在Alpaca排行榜上进行性能评估

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