📘 Instruction Tuning क्या है और क्यों ज़रूरी है
🔰 परिचय
Pre-trained LLMs भले ही विशाल डेटा पर प्रशिक्षित हों, लेकिन वे स्वाभाविक रूप से मानव निर्देशों को ठीक से समझने में दक्ष नहीं होते।
यही कमी दूर करता है — Instruction Tuning, जो LLMs को इंसानों द्वारा दिए गए निर्देशों का पालन करना सिखाता है।
यह अध्याय बताएगा कि Instruction Tuning क्या है, कैसे किया जाता है और यह आधुनिक AI Tools जैसे ChatGPT को “User-friendly” क्यों बनाता है।
🧭 Instruction Tuning क्या है?
✳️ परिभाषा
Instruction Tuning एक प्रकार की Supervised Fine-tuning प्रक्रिया है जिसमें LLM को “Prompts + Ideal Responses” के लाखों जोड़ों पर प्रशिक्षित किया जाता है।
उद्देश्य: मॉडल को निर्देशों का पालन करते हुए सटीक और प्रासंगिक उत्तर देना सिखाना।
🎯 क्यों आवश्यक है?
| समस्या (Pre-trained Model) | समाधान (Instruction Tuning) |
|---|---|
| सवाल को पहचान नहीं पाता | Prompt को इंस्ट्रक्शन मानता है |
| Irrelevant या hallucinated उत्तर देता है | Context के अनुसार उत्तर देता है |
| Formal, Dry language | Friendly, Human-like responses |
| सिर्फ Text Generation | Task Completion like Summarization, Q&A, Translation आदि |
🔄 प्रक्रिया कैसे होती है?
📋 Dataset Structure:
Input Prompt: "Summarize the following passage: [...text...]"
Ideal Output: "This passage discusses [...summary...]"
🔨 Data Sources:
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OpenAI’s InstructGPT Dataset
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FLAN Collection (Google)
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Anthropic HH-RLHF Dataset
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Public Instruction Datasets (Dolly, OpenAssistant, etc.)
🧪 Training:
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लाखों Instructions पर Model को Fine-tune किया जाता है
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Optimizer: AdamW या LAMB
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Loss Function: Cross-Entropy
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Epochs: 1-3 (पर्याप्त होते हैं बड़े मॉडल्स के लिए)
🧠 Pre-trained vs Instruction-tuned: Output Comparison
| Input Prompt | Pre-trained Model Output | Instruction-tuned Model Output |
|---|---|---|
| “Translate: Hello, how are you?” | “Translate: Hello, how are you?” (Repeats) | “नमस्ते, आप कैसे हैं?” |
| “Give 3 benefits of drinking water” | May ignore the number | “1. Hydration2. Detoxification3. Improves brain function” |
📊 Instruction Tuning का Impact
| मॉडल | बिना Instruction Tuning | Instruction Tuned |
|---|---|---|
| GPT-3 | Dry text generation | GPT-3.5 → ChatGPT |
| FLAN-T5 | General output | FLAN-T5 XL → Better accuracy on tasks |
| LLaMA | Raw generation | Alpaca → Instruction-following |
| Claude | Only pre-trained | Claude Instant → Tuned with helpfulness |
🔁 Instruction Tuning vs RLHF (Reinforcement Learning with Human Feedback)
| विशेषता | Instruction Tuning | RLHF |
|---|---|---|
| डेटा स्रोत | Prompt + Ideal Response | User Preference Ranking |
| विधि | Supervised Fine-tuning | Reinforcement Learning |
| उद्देश्य | Prompt को समझना | Helpful + Harmless बनाना |
| उपयोग | First step | Final Optimization |
📎 Instruction Tuning से जुड़े अन्य शब्द
| टर्म | विवरण |
|---|---|
| InstructGPT | OpenAI का पहला Instruction-tuned GPT वर्जन |
| FLAN | Google का Instruction-tuned Model |
| Alpaca | Stanford द्वारा बनाया गया Instruct-tuned LLaMA |
| Self-Instruct | Model से खुद ही instruction data बनवाकर ट्यून करना |
🧠 Key Takeaways
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Pre-trained LLMs सामान्य भाषा समझते हैं, लेकिन इंस्ट्रक्शन का पालन नहीं कर पाते
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Instruction Tuning उन्हें यूज़र निर्देशों के अनुरूप उत्तर देना सिखाता है
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यह Chatbots, Copilots, और LLM-based Tools की आधारशिला है
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FLAN, InstructGPT, Alpaca जैसे मॉडल्स इसी पर आधारित हैं
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Instruction Tuning के बिना मॉडल task-specific उपयोग के लायक नहीं होते