SFT(Supervised Fine-Tuning) 是监督微调的缩写,主要用于计算机科学领域,特指在预训练模型(如大语言模型)基础上,通过少量标注数据调整模型参数,使其适应特定任务的技术。 核心思想是“迁移学习”: 利用预训练模型已有的知识(如语言理解能力),通过微调快速适配新任务(如文本分类、对话生成)。 技术特点 1.依赖预训练模...
有监督微调(Supervised Finetuning,SFT),也被称为指令微调(Instruction Tuning),是指在已训练好的语言模型基础上,利用有标注的特定任务数据对模型进行进一步的训练和调整。 有监督微调的作用主要有以下几个方面: 任务适应:预训练模型往往是在大规模无标注或自监督数据上训练的,虽然具备了一定的通用能力,但可能并不完全...
切勿在 sft 阶段强行给模型做知识注入,比如训个 50W 条的 code 数据,所有的知识注入工作应该采用 continue-pretrain 的思路进行,否则都会使得模型的通用能力掉点明显(sft 做知识注入基本上是 100% 某个知识,但 continue-pretrain 做知识注入会控制在 10% ～ 20% ...
它旨在让大模型更好贴合特定任务与指令要求。SFT全称Supervised Fine - Tuning,即监督微调 。监督微调基于有标注数据开展模型训练工作。标注数据包含输入文本及对应的期望输出。通过SFT能提升模型在特定领域回答准确性。例如在医疗领域,让模型准确回答病症问题。对于法律领域,可使模型精准解读法律条文。SFT能使模型输出更符...
在与客户就前沿大模型应用展开的深入技术交流中，我司邀请的百度大模型 LLM 技术专家提出了监督微调（Supervised Fine-Tuning, SFT）技术路径 。What is supervised fine-tuning?什么是监督微调？In SFT, the pre-trained LLM is fine-tuned on a labeled dataset using supervised learning techniques. The model's...
Continue PreTraining(增量预训练):一般垂直大模型是基于通用大模型进行二次的开发。为了给模型注入领域知识,就需要用领域内的语料进行继续的预训练。 SFT( Supervised Finetuning, 有监督微调): 通过SFT可以激发大模型理解领域内的各种问题并进行回答的能力(在有召回知识的基础上) ...
大模型微调技术：从SFT到IFT的演进之旅随着深度学习技术的迅猛发展，大模型微调技术日益受到研究者的关注。其中，SFT（Supervised Fine-tuning）和IFT（Interactive Fine-tuning）作为两种重要的微调方法，成为了研究的热点。本文旨在探索这两种微调技术的演变与进步，揭示它们在提升模型性能方面的独特作用。TL;DR • SFT...
SFT——监督微调 监督微调的原理很简单,就类似于学生上学,不论题目做的是对是错,老是都会告诉你一个正确的结果,也就是答案。 监督微调的做法就是,在大模型训练或微调的过程中,把一部分数据打上“标签”;也就是告诉大模型这些数据是什么东西。 比如,在CV(计算机视觉)领域,图像识别的大模型在训练的时候,会告诉...
交叉熵损失在分类任务的大模型SFT里较为常用。大模型做sft损失函数需考虑数据分布情况。不同规模大模型做sft损失函数表现有差异。训练数据质量对大模型做sft损失函数效果有作用。损失函数超参数调整会改变大模型SFT结果。梯度下降算法常配合损失函数用于大模型SFT。自适应学习率策略有助于大模型做sft损失函数优化。模型...
它是衡量模型预测与真实结果差异以指导微调方向的关键指标。常见的SFT损失函数有交叉熵损失函数,计算概率分布差异。均方误差损失函数常用于回归任务微调中的SFT损失计算。选择合适的SFT损失函数对大模型微调效果影响显著。不同任务类型需匹配相应的SFT损失函数来实现最佳微调。在文本任务里,SFT损失函数助力更准确文本。图像识...