大型言語モデルに関する以下の文章を踏まえて、インストラクション・チューニングとは？
大規模言語モデル(LLM)とは、自己教師あり学習で大量のテキストで訓練された多パラメータのニューラル・ネットワークである。LLMは、さまざまな自然言語処理(NLP)タスクで高い性能を示し、教師ありモデルに代わる新しいパラダイムとなっている。LLMは、文中の次の単語を予測するという単純なタスクで訓練されることが多く、その過程で言語の構造や意味、世界に関する知識を学習する。しかし、LLMは学習データにない内容を自信を持って生成する「幻覚」や、訓練中に明示的に設計されていない能力を突然発揮する「エマージェンシー能力」などの現象も起こす。LLMのアーキテクチャはトランスフォーマーが主流であり、トレーニング・コーパスは数十億から数兆語に及ぶ。LLMの能力は、パラメータ数やデータ量や計算量とべき乗の関係で増加することが分かっている。LLMを下流タスクに応用する方法としては、ファイン=チューニングやプロンプティングがある。ファイン=チューニングでは、特定のタスクに対して教師あり学習でモデルを修正する。プロンプティングでは、解決すべき問題をテキスト・プロンプト（text prompt）で示し、モデルに補完させる。プロンプティングには数発やゼロショットなどのバリエーションがあり、プロンプト・エンジニアリングと呼ばれる技術が重要になる。インストラクション・チューニングは、プロンプト・パラダイムを改善するためのファイン=チューニングの一種である。
インストラクション・チューニングは、プロンプト・パラダイムを改善するためのファイン=チューニングの一種である。