**指令微调模型**（Instruction-Tuned Model）是指在大语言模型（如 Qwen2-1.5B）经过预训练之后，使用特定类型的数据集进行进一步微调，使得模型能够更好地理解和执行自然语言指令。

**指令的含义：**
“指令”是指用户通过自然语言给出的明确任务或要求。例如：“给我总结一下这段文本”、“翻译这句话成中文”、“帮我写一个 Python 函数”等。这些指令通常是用户希望模型执行的具体操作或任务。

**大语言模型能执行的任务：**
大语言模型可以执行广泛的任务，涵盖了自然语言处理的多个领域。以下是一些常见的任务及示例：

1. **文本生成**
   - **任务**：生成连续的自然语言文本。
   - **例子**：输入一段开头，模型继续编写一个故事、文章或博客内容。
     - 指令：写一个关于气候变化的段落。
     - 输出：气候变化是21世纪面临的最严峻挑战之一……

2. **文本摘要**
   - **任务**：对给定的长文本生成简短的摘要。
   - **例子**：总结一篇新闻文章的要点。
     - 指令：帮我总结这篇文章的主要内容。
     - 输入：一篇完整的文章。
     - 输出：本文讨论了全球气温上升的趋势及其影响……

3. **问答**
   - **任务**：回答关于特定文本或常识的问题。
   - **例子**：回答关于历史事件的具体问题。
     - 指令：谁是法国大革命的领导者？
     - 输出：法国大革命的领导者之一是罗伯斯庇尔。

4. **翻译**
   - **任务**：将文本从一种语言翻译成另一种语言。
   - **例子**：将英语句子翻译成中文。
     - 指令：把“Hello, how are you?”翻译成中文。
     - 输出：你好，你怎么样？

5. **代码生成**
   - **任务**：根据描述生成相应的编程代码。
   - **例子**：生成一个计算阶乘的 Python 函数。
     - 指令：写一个 Python 函数来计算一个数的阶乘。
     - 输出：
       ```python
       def factorial(n):
           if n == 0:
               return 1
           else:
               return n * factorial(n-1)
       ```

6. **情感分析**
   - **任务**：分析文本中的情感倾向（积极、消极、中性）。
   - **例子**：判断一段客户反馈是正面还是负面。
     - 指令：分析这条客户评论的情感。
     - 输入：这家餐厅的服务真是太糟糕了！
     - 输出：负面情感。

7. **文本分类**
   - **任务**：根据内容对文本进行分类。
   - **例子**：将新闻文章分类为“体育”、“科技”或“政治”。
     - 指令：将这篇文章分类。
     - 输入：一篇关于最新科技趋势的文章。
     - 输出：科技类。

8. **对话生成**
   - **任务**：与用户进行多轮对话，提供有意义的回答。
   - **例子**：进行一个关于旅游计划的对话。
     - 指令：我想计划一次去巴黎的旅行。
     - 输出：那听起来很棒！你打算什么时候去？需要帮忙推荐景点吗？

**指令微调模型**在这些任务上的表现通常优于未经过指令微调的预训练模型，因为它专门训练过理解和执行类似任务的能力。因此，如果你的目标是执行这些类型的任务，使用指令微调模型通常是一个更好的选择。