微调是一个将预训练模型在较小、特定数据集上进一步训练的过程,目的是精炼模型的能力,提高其在特定任务或领域上的性能。微调的目的是将通用模型转变为专用模型,弥合通用预训练模型与特定应用需求之间的差距,确保语言模型更贴近人类的期望。 一、基本概念 有监督微调(Supervised Finetuning,SFT),也被称为指令微调(Instru...
第5章 有监督微调 有监督微调(Supervised Finetuning,SFT)又称指令微调(Instruction Tuning),是指在已经训练好的语言模型的基础上,通过使用有标注的特定任务数据进行进一步的微调,使模型具备遵循指令的能…
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) RLHF(奖励建模、强化学习训练): 通过RLHF可以让大模型的回答对齐人们的偏好,比如行文的风格。 DPO(直接偏好优化):相对RLHF方法更加简单,易于训练,效果可能会更好。 小结 所以,上一篇...
有监督微调(Supervised Fine-Tuning,SFT)是在预训练模型基础上,通过提供标注好的数据进行进一步训练,以使模型在特定任务或领域上表现得更好。这一步骤通常在有监督的环境下进行,即使用带标签的数据进行训练。 SFT的关键在于利用预训练模型的通用知识,通过微调迅速适应特定任务。这需要对与目标任务相关的数据进行收集、标...
有监督微调（SFT，Supervised Fine-Tuning)：是一种用于机器学习的超参数调整方法，它可以使用从未见过的...
SFT有监督微调(Supervised Fine-tuning),即监督微调,是在预训练模型的基础上,使用有标签数据对模型进行进一步训练,以优化模型在特定任务上的表现。这一过程类似于学生在老师的指导下,针对特定科目进行强化学习。 2. 技术要点 数据标注:需要收集与任务相关的有标签数据,如问答对、翻译文本等。 模型调整:在预训练模型的...
1.大模型有监督微调SFT介绍 SFT概念与作用: 有监督微调(Supervised Fine-tuning,简称SFT)是一种在已有预训练模型基础上,通过少量标注数据进行微调的方法。其主要作用是使模型能够针对特定任务或领域进行优化,使得模型能够提供更精准、更符合特定需求的响应。SFT有助于降低模型训练对大量标注数据的依赖,从而提高训练效率和...
简介:本文深入探讨LLM大模型的基础知识,重点关注预训练和有监督微调SFT(Supervised Fine-Tuning)技术,在推理过程中的作用和应用。 随着人工智能技术的飞速发展,大型语言模型(LLM)已经成为了自然语言处理领域的重要支柱。这些模型具备强大的文本生成和理解能力,而它们的性能在很大程度上得益于预训练(Pre-training)和有监督...
SFT 是 “有监督微调” 的缩写(Supervised Finetuning)。 SFTTrainer继承于transformers.Trainer。借助SFTTrainer,可以封装一个专用于语言模型有监督微调的类。 DataCollatorForCompletionOnlyLM# 借助DataCollatorForCompletionOnlyLM,可以仅对需要生成的 prompt 训练。即,只对模型生成的 token 部分计算 loss。
有监督微调SFT(Supervised Fine-Tuning)是在预训练模型基础上,针对特定任务进行的模型优化过程。通过引入有标签数据进行监督学习,SFT能够使模型更加精准地适配各类应用场景。然而,SFT过程中可能面临数据稀缺、过拟合等问题。为应对这些挑战,研究者们提出了数据增强、正则化等技术手段,以确保微调后的模型兼具性能与泛化能力...