指令微调(IT)是提高大型语言模型(LLM)能力和可控性的关键技术。其本质是指在由(INSTRUCTION, OUTPUT)对组成的数据集上以监督的方式进一步训练LLM的过程,它弥合了LLM的下一个词预测目标与用户让LLM遵循人类指令的目标之间的差距。这篇文章对现有研究进行了系统的回顾、包括IT的一般方法、IT数据集的构建、IT模型的训练...
2. 公开指令调优集合(Public Instruction Tuning Collections) 3. Flan 2022 指令调优实验 3.1 消融实验 3.2 使用混合提示进行训练 3.3 将小模型扩展到1800+任务 3.4 任务多样性和输入反转 3.5 平衡数据来源 3.6 讨论 4. 指令微调提升单任务Finetuning 5. 相关工作 6. 讨论 附录A 实验细节 A.1 指令微调 A.2...
指令微调的特殊之处在于其数据集的结构,即由人类指令和期望的输出组成的配对。这种结构使得指令微调专注于让模型理解和遵循人类指令。总的来说,指令微调是有监督微调的一种特殊形式,专注于通过理解和遵循人类指令来增强大型语言模型的能力和可控性。 指令微调的实现方法 指令微调的实现方法主要包括以下几个步骤: 数据准...
本文将探讨指令微调方案,介绍一些常见的微调方法。 二、指令微调方法 1. 优化循环结构 循环结构是程序中常见的部分,优化循环结构可以显著提升程序的性能。常见的优化方法包括:避免在循环内部进行重复计算、减少循环次数、合理使用循环终止条件等。通过对循环结构进行微调,可以减少程序的运行时间,提高效率。 2. 算法优化 ...
模型指令微调数据集中的风格。 我们会认为第一种模式复制是有害的,因为模型在测试场景中使用训练场景中的用词,可能会导致严重的幻觉。毕竟指令微调的目的是让模型更好的利用预训练知识,而不是强行使用指令微调数据集中可能与测试场景无关的词语。 全量微调会学习指令微调数据集中的用词...
这篇博客是一篇来自 Meta AI，关于指令微调 Llama 2 的扩展说明。旨在聚焦构建指令数据集，有了它，我们则可以使用自己的指令来微调 Llama 2 基础模型。目标是构建一个能够基于输入内容来生成指令的模型。这么做背后的逻辑是，模型如此就可以由其他人生成自己的指令数据集。这在当想开发私人个性化定制模型，如发送推特...
指令微调是引导语言模型落地、构建高性能对话模型的关键一步。针对目前开源的指令数据集质量低、覆盖领域少、数据信息不透明等问题,智源研究院推出了千万级指令微调数据集Infinity Instruct。该数据集今年6月发布,近日完成了新一轮迭代,包括Infinity-Instruct-7M基础指令数据集和Infinity-Instruct-Gen对话指令数据集。
首先，我们需要了解什么是指令微调。指令微调是一种针对特定任务精细调整预训练模型的方法。通常情况下，预训练模型是在大规模无标签数据上进行训练的。它们可以学习到广泛的语言学知识，包括语法、语义和语用，但它们不具备针对任何具体任务的特殊知识。在指令微调中，我们通过给模型提供一组任务相关的指令和标签数据来...
指令调优语言模型Self-Instruct 调优研究人员基于LLaMA 7B checkpoint有监督微调后训练得到了两个模型：LLaMA-GPT4是在GPT-4生成的5.2万条英文instruction-following数据上训练的；LLaMA-GPT4-CN是在GPT-4的5.2万条中文instruction-following数据上训练的。两个模型被用来研究GPT-4的数据质量以及在一种语言中进行指令...
指令微调 基于收集到的IT数据集,可以以完全监督的方式直接对预训练模型进行调优,在给定指令和输入的情况下,通过顺序预测输出中的每个标记来训练模型。 数据集 这一小节将介绍一些广泛应用的指令调优数据集。 Natural Instructions Natural Instructions是一个人工制作的英语指令数据集,由193K个实例组成,来自61个不同的NLP...