监督式微调(SFT: Supervised Fine-Tuning)是一种在预训练模型基础上,通过标注数据(一般是构造的对话数据)进一步优化模型性能的方法。 一般来说,预训练模型并不具备流畅的对话能力,只有经过构造的对话数据进行针对性微调后,才能“激发”出模型的chat能力 在微调训练层面,对于transformer这种架构的模型,SFT
大型语言模型(LLMs)在材料科学和工程等领域的应用进步依赖于微调策略的发展,这些策略能够使模型适应专业化、技术化的能力。在本项工作中,我们探索了持续预训练(Continued Pretraining, CPT)、监督式微调(Su…
面对这个问题,通常会涉及以下几种技术,包括少量样本学习(few-shot learning)、提示工程(prompt engineering)、检索增强生成(Retrieval Augmented Generation, RAG)、监督式微调(Supervised Fine-Tuning, SFT)、RLHF以及这些技术的某种组合。 虽然说LLMs具备超强的文本生成能力,但LLMs主要由历史数据训练得出,它权重参数所表...
监督式微调可以理解为两个主要阶段中的第二个阶段。第一个阶段是预训练阶段,模型在大规模无监督数据集上进行训练。预训练的目标是让模型学习到广泛的语言模式和结构。第二个阶段,即监督式微调,模型使用标注数据(有标签数据)进行训练,以适应特定任务,如文本分类、情感分析、翻译等。 监督式微调有几个关键步骤和概念:...
强化学习(RL)v.s. 监督式微调(SFT) 1. 对复杂目标的动态适应能力 SFT 的局限性: SFT 依赖于静态标注数据,模型只能学习固定的输入-输出模式,难以优化复杂或动态的目标(例如对话流畅性、安全性、用户偏好等)。如果目标涉及多维度权衡(如信息量 vs. 简洁性),SFT 需要大量精细标注的数据,成本高且泛化能力有限。
SFT,即监督式微调,是指在预训练模型的基础上,利用标注好的数据集进行进一步训练,以使模型在特定任务或领域上表现得更好。预训练模型通常是在大规模的无监督数据集上训练的,而SFT则通过标注数据指导模型在特定任务上进行预测和推理。 SFT的基本思想是利用特定任务的数据,对已经在大量通用数据上训练完成的预训练模型进...
在监督式微调过程中,超参数调优是一个重要步骤。常见的超参数包括: 学习率:控制参数更新的步伐,学习率过大可能导致训练不稳定,学习率过小可能导致训练速度缓慢。 批量大小:每次用于更新参数的数据量,批量大小过大可能导致训练时间过长,批量大小过小可能导致训练不稳定。
因此,文章提出了一种面向无监督异常检测的监督式微调方法——AnoTuner,它可以生成相似的漏报反馈案例,有效补偿了漏报反馈频率较低的问题。此外,文章设计了二阶段主动学习机制,降低了由反馈数据分布与训练数据分布之间差异引起的数据污染问题。文章基于中国移动的生产环境基站数据进行了实验,表明AnoTuner在基于反馈的微调后...
总之,监督式微调(SFT)是一种有效的大模型知识注入方法。通过采用Fact-based数据生成方法和适当的微调策略,我们可以将新知识有效地注入到预训练的大模型中,解决大模型面临的知识更新问题。随着技术的不断发展,SFT技术将在更多领域得到广泛应用,为人工智能的发展注入新的活力。最...
Karpathy强调,目前我们已经让 LLM 经历了大量的“阅读”和“示例学习”,也就是预训练和监督式微调,但对于“练习题”这一环节,也就是强化学习,我们还处于一个新兴的、尚待开发的阶段。 他认为,当我们为 LLM 创建数据集时,本质上与为它们编写教科书并无二致。为了让 LLM 真正“学会”,我们需要像编写教科书一...