本文作者深入调研了监督微调(SFT)在大模型知识注入上的有效性,提出了一种新型数据生成方法:Fact-based生成方法,通过监督式微调(SFT)实现了大模型新知识的有效注入。 https://arxiv.org/pdf/2404.00213.pdf 背景介绍 近两年随着大模型的发展,越来越多的应用场景逐步开始探索大语言模型(LLM)的适用性。LLM应用开发者...
海天瑞声获1家机构调研:目前来看,大模型领域的标注任务主要集中在SFT(有监督微调)、以及RLHF(强化学习)等环节,具体标注方式包括分类、改写、评分、创作等 ... 大模型领域的标注任务集中在SFT和RLHF等环节,具体标注方式包括分类、改写、评分、创作等。数据标注行业未来发展趋势将更加智能化,降低数据处理成本,数据安全...
与基于标记的数据集相比,该方法能够更系统地覆盖所有事实,从而提高模型对新知识的学习效果。 通过以上对比可以发现,通过基于事实的数据集进行SFT,模型在问答任务中的表现有显著提升。这验证了SFT方法在提高模型处理超出领域、超出知识截止日期的知识方面的有效性。尽管SFT模型在所有情况下都没有超过RAG模型的性能,但在...
本文作者深入调研了监督微调(SFT)在大模型知识注入上的有效性,提出了一种新型数据生成方法:Fact-based生成方法,通过监督式微调(SFT)实现了大模型新知识的有效注入。 https://arxiv.org/pdf/2404.00213.pdf 背景介绍 近两年随着大模型的发展,越来越多的应用场景逐步开始探索大语言模型(LLM)的适用性。LLM应用开发者...