LLMの“言うことを聞く力”はどこまで合成データだけで鍛えられるか — FLAN流 の Instruction tuning
Zenn / 3/26/2026
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Key Points
- LLMの指示追従（「言うことを聞く力」）を、合成データ中心の instruction tuning でどこまで再現・強化できるかを論点に据える。
- FLAN流のアプローチを手がかりに、合成データの作り方・投入によってモデルの挙動がどのように変わるかを整理する。
- 実データの代替可能範囲や、合成データで学習した指示が実運用でどこまで通用するかという限界・条件を考察する。
- 産業データをLLMに適用する文脈で、データ準備（LLM Ready化）とチューニング設計の関係を示唆する。
はじめに
ルミナイR&Dチームの栗原です。
最近のLLMはざっくり言うと、
事前学習（pre-training）：巨大コーパスで「次のトークン予測」をひたすら学ぶフェーズ
ポストトレーニング（post-training）：指示追従・安全性・対話っぽさなどを“あとからクセ付け”するフェーズ
という二段構成で作られています。
その中でも、「指示に従ってくれるモデル」に仕立てるための代表的な手法が
Jason Wei らによる FLAN（Finetuned Language Models Are Zero-Shot Learners） です。
https://arxiv.o...
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