指示チューニングが表面的なパターンに限定されるという批判に対しては、以下のような反論が考えられます：
多様性への対応: 指示データセットを多角的かつ豊富に設計することで表層的パターンだけでなく深層構造も捉えられる。
評価基準強化: モデル評価時に人間エキスパートからフィードバックを得て精度向上を図り、表面的処理だけでは不十分とされる問題解決能力も高められる。
自己改善メカニズム: モデル自体から生成したインストラクション・アウトプットペアを利用し再学習することで深い理解や柔軟性を持ったモデル構築も実現可能。