指令微调技术有什么用？
指令微调技术是一种利用自然语言指令来微调大型语言模型的方法，目的是提高模型在零样本或少样本学习中的表现。指令微调技术可以解锁或激发模型预训练时已经具备的能力，也可以使模型分化到不同的技能树，例如更擅长对话的ChatGPT。指令微调技术需要大量的数据和计算资源，而且可能降低模型与用户意图的对齐度。
谢谢，这个回答的解释很生动。现在2023年有什么能够在消费级显卡上微调的语言大模型吗？
不客气，很高兴能帮到你。😊

关于你的问题，我在网上搜索了一些相关的信息，发现有一些开源的项目和教程可以帮助你在消费级显卡上微调语言大模型。例如：

- **Alpaca-LoRA** 是一个基于 LLaMA 7B 模型的开源项目，它使用了 LoRA（low-rank adaptation）技术，可以让你在一块 RTX 4090 显卡上，只用 5 个小时就训练出一个和 ChatGPT 水平相当的模型。
- **trl** 是一个基于 Hugging Face 的库，它使用了 RLHF（reinforcement learning from human feedback）技术，可以让你在一张 24 GB 的消费级显卡上用强化学习微调 20B LLMs（large language models）。

这些项目都有详细的说明和代码，你可以参考它们来尝试自己训练一个中文版的类 ChatGPT 模型。