ディレクティブファインテクノロジーは、自然言語の指示を使用して大規模な言語モデルを微調整する方法です。目的は、ゼロまたは小規模のサンプル学習でモデルのパフォーマンスを改善することです。命令の微調整テクノロジーは、モデルがトレーニング前である能力のロックを解除または刺激することができ、モデルを対話に優れているGoodPGPTなど、さまざまなスキルツリーに差別化することもできます。ディレクティブの微調整テクノロジーには、大量のデータと計算リソースが必要であり、モデルとユーザーの意図の整合性を減らすことができます。
指令微调技术是一种利用自然语言指令来微调大型语言模型的方法，目的是提高模型在零样本或少样本学习中的表现。指令微调技术可以解锁或激发模型预训练时已经具备的能力，也可以使模型分化到不同的技能树，例如更擅长对话的ChatGPT。指令微调技术需要大量的数据和计算资源，而且可能降低模型与用户意图的对齐度。