SFT是有监督微调(Supervised Fine-Tuning),指采用预先训练好的网络模型,并针对你自己的专门任务在少量的监督数据上对其进行重新训练的技术。 SFT在大语言模型中的应用有以下重要原因: 任务特定性能提升:预训练语言模型通过大规模的无监督训练学习了语言的统计模式和语义表示,然而它在特定任务下的效果可能并不令人满意,通过在任务特定的有标签数据
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...
SFT的优势在于能够快速提升模型在特定任务上的表现,且相对全量训练成本较低。然而,SFT也面临一些挑战,如标注数据的质量和数量对模型性能有较大影响,且过度微调可能导致模型在通用任务上的表现下降。因此,在实际应用中,需要权衡微调的深度和广度。 通过以上分析,可以看出大模型SFT是一种有效的...
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...
SFT 是对模型的部分参数进行调整，通过在特定任务的数据上进行训练，让模型学习到任务相关的模式和知识。Lora 则是通过添加额外的低秩矩阵，并且只训练这些低秩矩阵的参数，来适应特定任务，原模型的大部分参数是被冻结不动的。资源需求：SFT 由于需要处理大量数据，并且对模型参数进行较多调整，所以对计算资源的需求比较...
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...
大模型中的SFT模型 这是一个概念解释, SFT,全称是supervised fine-tuning,中文意思是有监督的微调
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...
人工智能大语言模型微调技术：SFT 监督微调、LoRA 微调方法、P-tuning v2 微调方法、Freeze 监督微调方法 1.SFT 监督微调 1.1 SFT 监督微调基本概念 SFT（Supervised Fine-Tuning）监督微调是指在源数据集上预训练一个神经网络模型，即源模型。然后创建一个新的神经网络模型，即目标模型。目标模型复制了源模型上除了...