在大語言模型的訓練與優化流程中，指令集扮演著關鍵角色，它直接影響模型對任務的理解與執行能力。以下對常見指令集展開詳細介紹，涵蓋構建方式、規模及適用場景，助力開發者精準選用?

為降低指令數據構建成本，學術界和工業界發布了多個開源指令數據集，按任務類型可分為傳統 NLP 任務指令和通用對話指令兩類：

語言	構建方式	指令類型	指令數據集名稱	指令數據集大小
多語言	手動構建	NLP 任務指令	Super-Natural Instructions	500 萬
英語	手動構建	NLP 任務指令	Flan2021	44 萬
中文	手動構建	NLP 任務指令	pCLUE	120 萬
多語言	手動構建	通用對話指令	Open Assistant Conversations	16.1 萬
英語	手動構建	通用對話指令	Dolly	1.5 萬
英語	手動構建	通用對話指令	LIMA	1000
英語	自動構建	通用對話指令	Self-Instruct	5.2 萬
英語	自動構建	通用對話指令	Alpaca data	5.2 萬
中文	自動構建	通用對話指令	BELLE	150 萬

這些開源數據集為大語言模型的有監督微調提供了寶貴的資源，推動了相關研究和應用的發展。

一、手動構建指令集

（一）NLP 任務指令類

1. Super-Natural Instructions

• 規模：500 萬條指令，覆蓋多語言
• 構建：人工精心設計，聚焦自然語言處理（NLP）核心任務，如文本分類、命名實體識別、句法分析等
• 優勢：任務覆蓋全面且精細，為模型深度學習 NLP 基礎能力提供優質素材，適合打造通用 NLP 底座模型

2. Flan2021

• 規模：44 萬條，以英語為主
• 構建：人工構建，圍繞 NLP 任務設計，涵蓋問答、文本生成、情感分析等典型場景
• 特點：對英語 NLP 任務適配性強，指令邏輯清晰，可快速激活模型在英語場景下的任務處理能力

3. pCLUE

• 規模：120 萬條，專注中文
• 構建：手動打造，針對中文 NLP 任務定制，覆蓋中文分詞、語義理解、文化適配性任務（如古詩鑒賞）
• 價值：填補中文 NLP 指令集空白，助力模型理解中文語義 nuances，適合中文大模型專項訓練

（二）通用對話指令類

1. OpenAssistant Conversations

• 規模：16.1 萬條，多語言支持
• 構建：人工構建真實對話場景，涵蓋日常閑聊、知識問答、多輪交互等
• 亮點：模擬人類自然對話邏輯，注重上下文連貫性，為訓練通用對話助手提供豐富語料

2. Dolly

• 規模：1.5 萬條，英語體系
• 構建：手動構建，聚焦通用對話場景，包含生活建議、觀點交流、信息查詢等指令
• 優勢：指令簡潔實用，適合快速驗證模型對話基礎能力，小而精的優質語料庫

3. LIMA

• 規模：僅 1000 條，英語
• 構建：人工精編，篩選高質量對話指令，強調回答的精準性與合理性
• 獨特性：以少勝多的典型代表，驗證 “優質小樣本可驅動模型強對話能力”，適合探索高效微調路徑

二、自動生成指令集

（一）通用對話指令類

1. Self-Instruct

• 規模：5.2 萬條，英語
• 構建：依托大模型自動生成，通過 “自引導” 機制迭代產出對話指令，覆蓋日常交流、邏輯推理等場景
• 技術邏輯：利用模型自身生成能力，從種子指令出發，逐步擴展對話多樣性，高效補充語料

2. Alpaca_data

• 規模：5.2 萬條，英語
• 構建：基于自動生成技術，模仿人類對話模式產出指令，聚焦通用問答、知識分享等
• 特點：與 Self-Instruct 規模適配，常作為對比實驗語料，驗證自動生成指令的有效性

3. BELLE

• 規模：150 萬條，中文
• 構建：自動生成 + 人工篩選，覆蓋中文通用對話場景，包括生活服務、文化交流、職場溝通等
• 價值：專為中文對話優化，平衡自動生成的規模與人工篩選的質量，推動中文對話模型落地

三、指令集選用指南

• NLP 任務攻堅：優先選 Super-Natural Instructions（多語言全任務）、pCLUE（中文專項）
• 通用對話訓練：追求質量選 LIMA、Dolly；追求規模選 BELLE（中文）、OpenAssistant Conversations（多語言）
• 效率驗證場景：Self-Instruct、Alpaca_data 可快速驗證自動生成指令的訓練效果

不同指令集各有側重，開發者需結合模型目標（NLP 任務 / 對話能力）、語言方向（中 / 英 / 多語言）及數據規模需求靈活搭配，方能最大化發揮指令集價值，驅動大模型高效迭代。