监督微调:将预训练的基础模型在标注好的数据集上进行进一步训练。通过这些标注数据,模型能够学会如何在特定任务上进行预测和推理。 评估与优化:使用验证集评估模型的性能,调整超参数,优化模型,使其在目标任务上达到最佳表现。 应用场景 自然语言理解:如文本分类、情感分析、问答系统等。 图像处理:如图像分类、物体检测等...
一般都会推理多次,用一个verifier来判别最终的输出。 有效的verifier一般只局限于有强外部反馈的任务中,诸如代码问题,把代码跑一遍能得出哪里报错。如果没这种强外部反馈的任务,目前的方法中LLM的self-correct能力基本为0。 为什么SFT无法实现self-correct? 我们展示了 SFT 方法的两个明显失败来源: SFT 倾向于学习一种...
百度智能云千帆社区9月10日 * 如采用p-tuning, 则不同部门的应用在推理时都需要调用同一个大模型的能力。 * SFT全量调参,P-tuning只调1%左右参数,是否分开部署取决于调参方式; * 对于客户专有需求,两种调参方式的效果差不多,但P-tuning成本显著低,因此推荐客户用P-tuning方式。 * SFT的场景泛化效果更好,若A...
最高音D6出现在《开始推理吧》侦侦剧院摸黑探路C#6出现在当打之年—《Monsters》最高音C6属于批发产品:《灯火里的中国(live)》,《不想睡》,《你看起来很好吃(live)》,《一起向未来》,《鲛人之歌》,当打之年—《达拉崩吧》,天赐—《克卜勒》&《玫瑰少年》,时音—《光亮》&《欢乐中国年(C6咬字)》 ...
一般都会推理多次,用一个verifier来判别最终的输出 有效的verifier一般只局限于有强外部反馈的任务中,诸如代码问题,把代码跑一遍能得出哪里报错。如果没这种强外部反馈的任务,目前的方法中LLM的self-correct能力基本为0。 为什么SFT无法实现self-correst? 我们展示了 SFT 方法的两个明显失败来源:SFT 倾向于学习一种做出...