指令微调（Instruction Tuning）是一种针对大型语言模型（LLM）的微调技术，旨在提升模型理解和执行自然语言指令的能力。通过在包含指令-输出对的数据集上进行监督学习，模型学习如何将用户指令映射到期望的响应，从而增强其在零样本或少样本任务中的泛化性能。这种方法使模型能够更准确地遵循复杂指令，减少错误输出，是当前大语言模型优化的重要手段。
在AI产品开发的实际落地中，指令微调被广泛应用于构建高效的用户交互系统，如聊天机器人、智能客服或内容生成工具。产品经理通过实施指令微调，可以显著提升模型的响应精准度和用户体验，降低模型幻觉风险，同时支持快速迭代以适应多样化业务需求，从而推动产品在商业化场景中的可靠性和竞争力。
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