英文：Instruction Tuning 分类：training
用大量"指令-回答"样本训练模型遵循自然语言指令的方法：将各类任务统一为指令形式（"请总结…""翻译…"），显著提升模型的零样本泛化能力，是 InstructGPT/ChatGPT 对齐的核心步骤。
数据：指令多样化（FLAN 收集 60+ 任务模板）、任务统一（输出格式一致）；训练：SFT 方式（指令→回答监督学习）；效果：跨任务泛化（未见过的指令也能理解）、格式遵循（JSON/步骤化输出）；扩展：多语言、多模态指令数据。
用于通用助手开发（对齐基础模型）、任务型模型（总结/翻译/问答一体化）、企业指令集定制与模型能力评测（指令遵循率）。