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阶段(监督式微调...
一、监督式微调概述 监督式微调是一种利用有标签数据进行模型训练的方法。它基于一个预先训练好的模型,通过调整模型的参数,使其能够更好地拟合特定任务的数据分布。与从头开始训练模型相比,监督式微调能够充分利用预训练模型的知识和特征表示,从而加速训练过程并提高模型的性能。 二、监督式微调流程 监督式微调的流程可...
图2A展示了一个传统的线性训练流程,其中基础模型经历了持续预训练(Continued Pre-Training, CPT),然后是监督式微调(Supervised Fine-Tuning, SFT),接着使用直接偏好优化(Direct Preference Optimization, DPO)或赔率比偏好优化(Odds Ratio Preference Optimization, ORPO)等方法进行优化,以产生一个训练好的模型。图2B展...
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:...
监督式微调(SFT) & 偏好对齐(DPO):From Zero To Hero CyPaul Space 引言 这是一篇拖更了半年多的分享帖,本篇博客我们会详细介绍(介绍原理)并从0到1地完整复现(代码复现)大模型训练“三步法”里的后两步,也就是SFT + 偏好对齐(这里我不想用强化学习的概念来表示,感觉… ...
本文作者深入调研了监督微调(SFT)在大模型知识注入上的有效性,提出了一种新型数据生成方法:Fact-based生成方法,通过监督式微调(SFT)实现了大模型新知识的有效注入。 https://arxiv.org/pdf/2404.00213.pdf 背景介绍 近两年随着大模型的发展,越来越多的应用场景逐步开始探索大语言模型(LLM)的适用性。LLM应用开发者...
本文作者深入调研了监督微调(SFT)在大模型知识注入上的有效性,提出了一种新型数据生成方法:Fact-based生成方法,通过监督式微调(SFT)实现了大模型新知识的有效注入。 https://arxiv.org/pdf/2404.00213.pdf 背景介绍 近两年随着大模型的发展,越来越多的应用场景逐步开始探索大语言模型(LLM)的适用性。LLM应用开发者...
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...
本文介绍由清华大学、南开大学、中国移动研究院与必示科技共同合作的论文:移动Web系统中无监督KPI异常检测的监督式微调。该论文已被The Web Conference 2024...
1. 蒸馏监督微调(dSFT): 从原始语言模型开始,需要训练以生成对用户提示的响应。这个传统步骤通常涉及对包含高质量指令和响应的数据集进行监督微调(SFT)。然而,当有教师语言模型可用时,模型可以直接生成指令和响应,这个过程称为蒸馏 SFT(dSFT)。 2. 通过偏好的 AI 反馈(AIF): 利用人类反馈来增强语言模型。传统上...