大语言模型指令集全解析

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。