模型名称后缀-instruct的意义

在讨论语言模型时，你可能会注意到有些模型名称后面带有“-instruct”，而另外一些则没有。这种命名方式通常为了区分模型的不同用途或者训练目标。以下是带“-instruct”和不带“-instruct”的模型之间的区别：

训练目标的区别

• 不带的“-instruct”的模型：

  • 这些模型通常是通过大模型无监督训练得到的，主要用于文本生成。它们的目标是根据输入的上下文预测下一个词，从而完成各种任务（续写、问答、翻译等）。
  • 它们可能没有经过特别的指令微调（Instruction Tuning），因此在处理明确的用户指令时可能表现不如专门优化过的模型。

• 带“-instruct”的模型

  • 这些模型通常是在基础模型的基础上，进一步通过指令微调（Instruction Tuning）进行优化。指令微调是指使用大量带有明确指令的数据对模型进行训练，使其更好的理解和执行用户的指令。
  • 这种训练方式使模型更擅长处理特定的任务，例如问题回答，代码编写，生成摘要等。