通俗解释
把 60 多个 NLP 数据集改写成自然语言指令，微调后模型在没见过的任务上零样本表现大幅提升。它是所有聊天模型 SFT 阶段的基础。
用在哪里：所有对话模型的 SFT
时间轴 · 前置 → 当前 → 后继
01原始论文
Finetuned Language Models Are Zero-Shot Learners
Jason Wei, Maarten Bosma, Vincent Y. Zhao, et al. · 2021
arXiv ↗ ✓ 已核实 · arXiv API
02知识位置
左边先学；右边是学完它之后可以学的。
相关：LoRA 低秩适配
左：前置 · 右：后继 · 虚线：相关。看完整关系图 →
03学习资料
官方文档、图解、课程和参考实现，链接都核对过。
04在课程里哪里学
所在学习路线：后训练与推理模型
给 AI 读 / 数据说明
- 核实状态：已核实，核对于 2026-10-21。
- JSON: /api/learn/algorithms.json (id:
instruction-tuning)