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在大语言模型的训练与优化流程中，指令集扮演着关键角色，它直接影响模型对任务的理解与执行能力。以下对常见指令集展开详细介绍，涵盖构建方式、规模及适用场景，助力开发者精准选用
为降低指令数据构建成本，学术界和工业界发布了多个开源指令数据集，按任务类型可分为传统 NLP 任务指令和通用对话指令两类：
| 语言 | 构建方式 | 指令类型 | 指令数据集名称 | 指令数据集大小 |
|---|---|---|---|---|
| 多语言 | 手动构建 | NLP 任务指令 | Super-Natural Instructions | 500 万 |
| 英语 | 手动构建 | NLP 任务指令 | Flan2021 | 44 万 |
| 中文 | 手动构建 | NLP 任务指令 | pCLUE | 120 万 |
| 多语言 | 手动构建 | 通用对话指令 | Open Assistant Conversations | 16.1 万 |
| 英语 | 手动构建 | 通用对话指令 | Dolly | 1.5 万 |
| 英语 | 手动构建 | 通用对话指令 | LIMA | 1000 |
| 英语 | 自动构建 | 通用对话指令 | Self-Instruct | 5.2 万 |
| 英语 | 自动构建 | 通用对话指令 | Alpaca data | 5.2 万 |
| 中文 | 自动构建 | 通用对话指令 | BELLE | 150 万 |
这些开源数据集为大语言模型的有监督微调提供了宝贵的资源，推动了相关研究和应用的发展。
一、手动构建指令集
（一）NLP 任务指令类
1. Super-Natural Instructions
- 规模：500 万条指令，覆盖多语言
- 构建：人工精心设计，聚焦自然语言处理（NLP）核心任务，如文本分类、命名实体识别、句法分析等
- 优势：任务覆盖全面且精细，为模型深度学习 NLP 基础能力提供优质素材，适合打造通用 NLP 底座模型
2. Flan2021
- 规模：44 万条，以英语为主
- 构建：人工构建，围绕 NLP 任务设计，涵盖问答、文本生成、情感分析等典型场景
- 特点：对英语 NLP 任务适配性强，指令逻辑清晰，可快速激活模型在英语场景下的任务处理能力
3. pCLUE
- 规模：120 万条，专注中文
- 构建：手动打造，针对中文 NLP 任务定制，覆盖中文分词、语义理解、文化适配性任务（如古诗鉴赏）
- 价值：填补中文 NLP 指令集空白，助力模型理解中文语义 nuances，适合中文大模型专项训练
（二）通用对话指令类
1. OpenAssistant Conversations
- 规模：16.1 万条，多语言支持
- 构建：人工构建真实对话场景，涵盖日常闲聊、知识问答、多轮交互等
- 亮点：模拟人类自然对话逻辑，注重上下文连贯性，为训练通用对话助手提供丰富语料
2. Dolly
- 规模：1.5 万条，英语体系
- 构建：手动构建，聚焦通用对话场景，包含生活建议、观点交流、信息查询等指令
- 优势：指令简洁实用，适合快速验证模型对话基础能力，小而精的优质语料库
3. LIMA
- 规模：仅 1000 条，英语
- 构建：人工精编，筛选高质量对话指令，强调回答的精准性与合理性
- 独特性：以少胜多的典型代表，验证 “优质小样本可驱动模型强对话能力”，适合探索高效微调路径
二、自动生成指令集
（一）通用对话指令类
1. Self-Instruct
- 规模：5.2 万条，英语
- 构建：依托大模型自动生成，通过 “自引导” 机制迭代产出对话指令，覆盖日常交流、逻辑推理等场景
- 技术逻辑：利用模型自身生成能力，从种子指令出发，逐步扩展对话多样性，高效补充语料
2. Alpaca_data
- 规模：5.2 万条，英语
- 构建：基于自动生成技术，模仿人类对话模式产出指令，聚焦通用问答、知识分享等
- 特点：与 Self-Instruct 规模适配，常作为对比实验语料，验证自动生成指令的有效性
3. BELLE
- 规模：150 万条，中文
- 构建：自动生成 + 人工筛选，覆盖中文通用对话场景，包括生活服务、文化交流、职场沟通等
- 价值：专为中文对话优化，平衡自动生成的规模与人工筛选的质量，推动中文对话模型落地
三、指令集选用指南
- NLP 任务攻坚：优先选 Super-Natural Instructions（多语言全任务）、pCLUE（中文专项）
- 通用对话训练：追求质量选 LIMA、Dolly；追求规模选 BELLE（中文）、OpenAssistant Conversations（多语言）
- 效率验证场景：Self-Instruct、Alpaca_data 可快速验证自动生成指令的训练效果
不同指令集各有侧重，开发者需结合模型目标（NLP 任务 / 对话能力）、语言方向（中 / 英 / 多语言）及数据规模需求灵活搭配，方能最大化发挥指令集价值，驱动大模型高效迭代。