OpenAI：现在可以在GPT-4O上使用微调(Fine-tuning)OpenAI：现在可以在GPT-4O上使用微调(Fine-tuning)。来源: 同花顺7x24快讯
在人工智能的研究和应用中,模型微调(fine-tuning)是一种常用的方法。然而,最近在GPT-4上的研究结果表明,对于某些任务,不建议使用微调方法。本文将探讨这个观点,并阐述其中涉及的重点词汇或短语。 GPT-4是OpenAI公司最近发布的大型预训练语言模型,它能够理解和生成自然语言文本,并在多种任务中表现出色。然而,最近的研...
第二阶段微调:finetuning finetune的prompts模板: finetune的prompts 使用3500条高质量的数据集去finetune模型,使得模型的输出有更好的连贯性,更加符合对话场景;这一部分的训练batch=12,训练了大概400个steps,在单张A100-80GB的GPU上训练了7分钟; 第二阶段的finetune的高质量数据集怎么来的呢?作者会自己去一个...
但是由于模型越来越大,以及预训练阶段和下游任务之间的差距可能很大,对各个细分领域Fine-tune的计算资源要求、训练数据需求和时间成本也在快速上涨。大量爆发的下游任务也使得175B这个级别模型预训练和精调变得异常复杂。在这种背景下,随着GPT-3的发布,提示工程成为了预训练模型的新方向。形象的说,提示有点类似于老师在...
OpenAI:现在可以在GPT-4O上使用微调(Fine-tun 08月21日 星期三00:54 OpenAI:现在可以在GPT-4O上使用微调(Fine-tun OpenAI:现在可以在GPT-4O上使用微调(Fine-tuning)。 分享币 海 财 经 社 区 轻财经,投资更简单、轻松 圈子热点消息 广告
当地时间8月20日（周二），OpenAI宣布将面向企业客户推出“个性化定制服务”，允许其使用各自的数据来“微调”（Fine-tuning）GPT-4o。有分析称，对于OpenAI当前的旗舰模型来说，微调是全新的功能，GPT-4o及其前身GPT-4此前均未提供过微调功能。OpenAI这一最新举动说明各大AI模型研发公司针对企业客户的竞争加剧。从...
GPT‑4-assisted safety researchGPT‑4’s advanced reasoning and instruction-following capabilities expedited our safety work. We used GPT‑4 to help create training data for model fine-tuning and iterate on classifiers across training, evaluations, and monitoring. ...
finetune 数据:数百万行指令(instruction)数据来自ScaleAI以及内部数据。 RLHF数据:未知 pre-training 阶段,训练数据context 长度为 8k,即序列长度8k;fine-tuning 阶段则为32k。 Batchsize:在几天内逐步增加batchsize(看起来在batchsize上有做warm up?),最终batchsize是60 million tokens(平均到每个expert是7.5 milli...
在第一种情况下，MoE 模型总体上不如具有相同计算能力的密集模型。然而，随着指令调优的引入（第二和第三种情况），FLAN-MoE_32B（Fine-tuned LAnguage Net，简写为 Flan，是一种经过指令调优的模型，Flan-MoE 即为指令调优 MoE）在四个基准任务上性能超过了 FLAN-PALM_62B，却只用了三分之一的 FLOPs。如下图...
论文作者之一表示：真的很难解释这一切是为什么。可能是RLHF和 fine tuning遇到了困难，也可能是 bugs。管理模型质量看上去很棘手。有人说这一发现一旦被确认，实际上吹响了大模型终结的号角，因为人们需要的是一个稳定的AI，而不是会在短期内出现剧烈变化的模型。也有人猜测，这可能就是OpenAI在努力推进 alignment ...