Instruction dataset — корпус данных с инструкциями, контекстами и целевыми ответами, предназначенный для обучения моделей распознавать намерения пользователя и корректно следовать указаниям.
Определение
Instruction dataset — это тип обучающего корпуса, содержащий пары «инструкция → ответ» или более сложные диалоговые структуры, формирующие у модели способность выполнять конкретные задачи, следовать форматам, соблюдать роли и выдавать структурированные ответы. Такой датасет используется на этапах supervised fine-tuning (SFT), preference tuning и формирования диалоговых LLM. В отличие от обычных текстовых корпусов, instruction dataset задаёт модели явные правила поведения и стандарты взаимодействия.
Как работает
Процесс использования instruction dataset обычно включает:
- Сегментацию диалогов — приведение инструкций в формат, совместимый с токенизатором и архитектурой модели (например, system/user/assistant роли).
- Аннотацию — создание целевых ответов человеком или генерация синтетических примеров сильной моделью.
- SFT — обучение модели на примерах правильного отклика: модель минимизирует лосс между предсказанием и эталонным ответом.
- Балансировку — распределение по доменам, стилям, длинам контекстов и типам задач.
- Обогащение edge-case задачами — извлечение редких сценариев, требующих строго соблюдения форматов.
Instruction dataset формирует слой «поведенческой логики» модели: умение отвечать структурировано, избегать лишней информации, следовать ограничениям, выполнять форматированный вывод, аргументировать шаги или предоставлять код.
Где применяется
- Обучение и дообучение диалоговых ассистентов.
- Инструкционные модели для кода, анализа данных, RAG.
- Корпоративные LLM — формирование поведения под внутренние стандарты.
- Системы автоматизации: агенты, планировщики, инструменты reasoning.
- Настройка безопасности и политик ответов.
Практические примеры использования
OpenAI, Anthropic, Alibaba, MiniMax и другие компании формируют крупные instruction datasets для SFT своих моделей. Они включают многодоменные задачи — от простых вопросов до сложных проблем по логике, кодированию и анализу документов. Корпоративные команды создают собственные датасеты, отражающие специфику процессов: юридические запросы, финансовые инструкции, шаблоны экспертных отчётов. Для новых моделей instruction datasets нередко строятся синтетически: сильная модель генерирует инструкции и ответы, а затем проходит фильтрация и дедупликация.
В LLM для кода, таких как StarCoder или DeepSeekCoder, используются специализированные instruction datasets с требованиями к форматам вывода, корректности синтаксиса и шагам решения.
Ключевые свойства
- Задает модели явное поведение и формат взаимодействия.
- Содержит разнообразные домены и стили инструкций.
- Поддерживает роли (system / user / assistant).
- Влияет на способность модели выполнять сложные задачи.
- Может быть частично или полностью синтетическим.
Проблемы и ограничения
- Некачественные или шаблонные инструкции ухудшают генерацию.
- Синтетические датасеты могут переносить ошибки сильной модели.
- Недостаточная диверсификация приводит к переобучению на форматах.
- Несбалансированность между доменами и сложностью задач искажает поведение.
- Требует строгой дедупликации и фильтрации токсичности.
Преимущества и ограничения
- Плюс: формирует управляемое, предсказуемое поведение модели.
- Минус: требует высококачественной аннотации и постоянной переработки.
Связанные термины
- SFT (supervised fine-tuning)
- Synthetic data
- Preference tuning
- Instruction-following
- Dataset curation