Instruction tuning — обучение модели на наборе примеров, где каждому запросу соответствует корректно оформленная инструкция и ожидаемый ответ.
Определение
Instruction tuning — это этап обучения модели, на котором её учат интерпретировать и выполнять человеческие инструкции, используя вручную или автоматически созданные пары «инструкция → ответ». В отличие от обычного языкового моделирования, где задача — предсказывать следующий токен, instruction tuning формирует способность понимать намерение пользователя, следовать структуре запроса и давать содержательные ответы.
Instruction tuning стал стандартным элементом пайплайна подготовки современных моделей до RLHF или других процедур выравнивания, поскольку именно он превращает базовую LLM в систему, способную выполнять задания, а не просто продолжать текст.
Как работает
Instruction tuning опирается на специализированные датасеты, содержащие тысячи или миллионы пар:
- чёткая формулировка задачи или запроса,
- структурированный корректный ответ,
- контекст, если требуется.
Модель обучается воспроизводить формат ответа, соблюдать структуру инструкции, следовать стилю и корректно интерпретировать намерение. Во время обучения используются стандартные методы supervised fine-tuning, но цель — не просто предсказать текст, а научиться выполнять разнообразные типы задач.
Ключевые элементы процесса:
- Унификация формата — все инструкции приводятся к единой структуре.
- Многообразие задач — включаются письма, рассуждения, объяснения, преобразования текста, пошаговые ответы.
- Обучение через примеры — модель получает огромную выборку того, как выглядят корректные ответы.
- Переход от LM к task model — модель привыкает выполнять явные задания.
Где применяется
- Подготовка моделей перед RLHF или DPO.
- Создание ассистентов, способных отвечать на задачи по инструкции.
- Обучение моделей для инструментальных агентов.
- Модели для преобразования текста: суммаризация, переформулирование, классификация.
- Тонкая настройка под доменные требования.
- Формирование моделей для кодогенерации и анализа данных.
Практические примеры использования
Большие модели после базового обучения отвечают непредсказуемо: они не понимают формат задачи, смешивают инструкции и контекст, дают неструктурированные ответы. Instruction tuning исправляет это: модель учится соблюдать формат «задание → выполнение», что делает её пригодной для реальных приложений.
В системах для программирования instruction tuning включает наборы задач с примерами кода, комментариями и ожидаемыми решениями. Это улучшает способность модели анализировать ошибки и структурированно объяснять решения.
В приложениях с инструментами (tool use) модели обучаются отвечать в формате, который позволяет последующим компонентам корректно распознавать команды.
Ключевые свойства instruction tuning
- Task generalization — модель лучше обобщает на новые типы задач.
- Умение следовать структуре — соблюдение форматирования и шагов.
- Повышение точности — улучшение качества без изменения архитектуры.
- Композиционность — способность решать сложные задачи из более простых.
Проблемы и ограничения
- Качество датасета — ошибки или шум в данных приводят к повторению дефектов.
- Переносимость — модели могут переобучиться на формат инструкций и хуже работать на естественных запросах.
- Ограниченность стиля — модель привыкает к шаблонным формулировкам.
- Зависимость от источников данных — несбалансированность задач снижает универсальность.
Преимущества и ограничения
- Плюс: делает модель пригодной для следования инструкциям.
- Плюс: повышает качество и структурированность ответов.
- Плюс: улучшает zero-shot поведение на новых задачах.
- Плюс: создаёт основу для RLHF и DPO.
- Минус: требует больших и качественных датасетов.
- Минус: может внедрить стилистические артефакты.
- Минус: не решает все случаи непоследовательности reasoning.
- Минус: ограничивает модель рамками обучающих форматов.
Связанные термины
- Supervised fine-tuning
- RLHF
- DPO
- Preference modeling
- Reward model
- Instruction dataset
- Chain-of-Thought prompting