在实际应用中,大模型训练通常会经历以上三个阶段。首先,通过预训练使模型具备一定的语言表示和知识;其次,通过微调使模型能够适应特定任务的需求;最后,通过人类反馈强化学习使模型更好地适应人类的意图和需求。通过这些阶段的优化和改进,我们可以得到更加优秀的大模型,从而更好地应用于自然语言处理、机器翻译、对话系统等...
在大模型的SFT(Self-Fine-Tuning)阶段,数据选择至关重要。以下是一些关键点,帮助你更好地理解如何选择高质量、多样性和困难性的数据: 高质量数据:选择那些经过验证、高质量的数据集,这些数据集通常包含准确、可靠的标注信息。 多样性:确保你的数据集包含各种不同的主题、领域和场景,以帮助模型更好地泛化到各种情况。
在大语言模型的监督微调阶段(Superviesd Finetuning, SFT),我们通过混合注入不同能力项的数据(数学推理,翻译,代码,通用能力等),来解锁大模型多样化的能力。然而由于不同能力项的数据的来源、领域、分布,以及数据规模的不同,这些因素都将对模型性能产生剧烈的影响。因此,SFT的数据组成问题旨在探究模型能力与各种能力项...
他也提出数智商业技术的面临几个挑战，包括大模型浪潮迈入新阶段：从Pretrain到SFT、在线推理成为未来制约大模型应用的关键瓶颈、AI Native的数智经营范式仍然是一个开放课题等。杜军平在《大模型赋能的电商大数据智能搜索与推荐》主题报告中，详细介绍了团队如何将大模型技术与电商领域应用相结合。杜军平详细介绍了深层次...
在SFT过程中我们经常需要通过用两次构造数据去训练两次模型对比其效果。但是我们在训练过程中发现同一份… swtheking 大模型sft经验 最近在用大模型炼丹,有点对大模型祛魅了。。模型仍然像在“鹦鹉学舌”而不是真正的理解。对于预训练阶段未见过的数据,模型的泛化性能没有预想中好。 构建数据集的时候,各个任务、各个...
大模型SFT阶段需要多少数据? 首先,要明确一点:所有的能力和知识其实都是在预训练阶段学到的。SFT阶段主要是为了理解文字风格和指令跟随,所以不需要太多的数据,关键在于质量、多样性和细致的任务、指令、query描述等。 最近,我们在一个base模型上进行了实验,按照任务划分后,构造了一两万条高质量的多轮对话数据。训练...
#大模型浪潮迈入新阶段:从Pretrain到SFT# 本次 #CCF C³# 活动来到阿里妈妈,近二十位来自企业、学界的专家、研究人员一同参观了阿里巴巴展区,聆听了来自特邀嘉宾与讲者的报告分享,参与高峰论坛讨论。 http:/...
RT @karpathy # RLHF只是勉强算是RL 人类反馈强化学习(RLHF)是训练LLM的第三(也是最后)主要阶段,经过预训练和监督微调(SFT)。我对RLHF的抱怨是,它只是勉强算是RL,我认为这一点并没有得到广泛认可。RL很强大,但RLHF不是。让我们以AlphaGo为例。AlphaGo是通过实际的RL训练的。计算机玩围棋游戏,并在最大化奖励...
他也提出数智商业技术的面临几个挑战,包括大模型浪潮迈入新阶段:从Pretrain到SFT、在线推理成为未来制约大模型应用的关键瓶颈、AI Native的数智经营范式仍然是一个开放课题等。 杜军平在《大模型赋能的电商大数据智能搜索与推荐》主题报告中,详细介绍了团队如何将大模型技术与电商领域应用相结合。
RT @karpathy # RLHF只是勉强算是RL 人类反馈强化学习(RLHF)是训练LLM的第三(也是最后)主要阶段,经过预训练和监督微调(SFT)。我对RLHF的抱怨是,它只是勉强算是RL,我认为这一点并没有得到广泛认可。RL很强大,但RLHF不是。让我们以AlphaGo为例。AlphaGo是通过实际的RL训练的。计算机玩围棋游戏,并在最大化奖励...