指令至关重要：一种简单而有效的任务选择方法用于优化特定任务的指令微调

指令微调已被证明能有效增强各种任务的零样本泛化能力，并提高特定任务的性能。对于任务特定的改进，策略性地选择并训练提供有意义监督的相关任务至关重要，因为这种方法提高了效率，并防止了因学习无关任务而导致的性能下降。鉴于此，我们引入了一种简单而有效的任务选择方法，该方法仅利用指令信息来识别相关任务，从而优化特定任务的指令微调。我们的方法比传统方法效率高得多，传统方法需要测量任务之间的成对可迁移性，或为目标任务创建数据样本。此外，通过使模型与元数据集的独特指令模板风格对齐，我们增强了其精细辨别相关任务的能力，从而提高了整体性能。实验结果表明，仅基于指令选择的一小组任务进行训练，在P3、Big-Bench、NIV2和Big-Bench Hard等基准测试上带来了显著的性能提升。值得注意的是，这些改进超过了先前任务选择方法所取得的成果，凸显了我们方法的优越性。