Self-Instruct 方法利用大语言模型生成能力构建指令数据集，无需人工标注。核心在于任务判别，分类任务需采用输出优先策略以强制生成特定标签对应的输入，而非输入优先导致模型倾向生成正确文本。通过微调生成的指令数据，可显著提升模型在零样本任务上的泛化能力。
这篇工作展示了如何利用大语言模型的生成能力来构建大规模指令数据集。核心思路是自动化生成'指令、输入、输出'三元组，从而减少对人工标注数据的依赖。
在构造数据时，需要明确区分任务类型，决定是采用输入优先还是输出优先：
使用 LLM 生成的指令数据进行微调，主要目的并非单纯增加数据量，而是为了提升模型在零样本（Zero-shot）场景下的泛化能力。通过这种方式训练出的模型，在面对未见过的任务时表现更佳。
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