微调(Fine-tuning):早期的语言模型,如BERT,在使用自监督学习进行预训练后,无法直接执行特定任务。为了让基础模型变得有用,需要将其针对有标签的特定任务数据进行微调,即所谓的监督微调(Supervised Fine-Tuning, SFT)。例如,在原始的BERT论文中,模型被微调到11个不同的任务。尽管最近的LLMs不再需要微调即可使用,但它...
下面是OpenAI提升LLM性能的两条路:RAG & fine-tuning,这两种方式各有优劣,而且是对立统一的,有些场景更适合RAG,有些场景更适合fine-tuning,或者需要两者一起使用,提升LLM的性能并没有一个黄金准则,而是需要看数据、业务场景。在这个过程中,提示工程(prompt engineering)作为初始阶段,为测试和学习提供了基础,当需要更...
优化LLM性能并不总是线性的:RAG和Fine-tuning解决了不同的问题,有时需要其中一个,有时需要两者 上下文优化:模型需要知道什么 LLM优化: 模型需要如何行动(采取什么方法) 优化流程 经典流程从Prompt engineering开始: 有了prompt,对输出进行一致评估:这是context问题还是LLM行动问题? 需要更多相关上下文 -> RAG; 需要更...
当前执行 LLMs 对齐的标准流程的示意图如下所示: 第一步:有监督 Fine Tuning。给定一个在大规模文本数据集上训练的预训练过的(未对齐的)LLM,我们首先对prompts进行采样,并要求人类根据 prompts 编写相应的(好的)输出。然后,我们对预训练过的 LLM 在 prompt and human-written outputs 上进行精细处理,以获得 SFT...
PAFT,并行微调,参阅论文《PAFT: A parallel training paradigm for effective llm fine-tuning》。 长度控制式 DPO 和无参考 DPO 之前有研究表明,LLM 的输出往往过于冗长。为了解决这个问题,R-DPO 和 SimPO 的关注重心是在不影响生成性能的前提下实现对响应长度的控制。
当开发人员在构建 LLM 应用时,有两种常见的合并专有或特定领域数据的方案:检索增强生成(RAG)和微调(Fine-Tuning)。RAG 使用外部数据增强提示,而微调则将额外的知识合并到模型本身中,然而这两种方法的优缺点尚不清楚。 本文中,作者有以下贡献: 提出了一种微调和 RAG 的流程,并针对多种流行的 LLM(LLaMA-2 13B、...
[8]How abilities in large language models are affected by supervised fine-tuning data composition. arXiv preprint arXiv:2310.05492. [9]Harnessing the power of david against goliath: Exploring instruction data generation without using closed...
可以看到,通过组合使用 LLM、Fine-tuning、RAG、Prompt Engineering 能技术,能够完整覆盖 eBPF 全栈 Profiling 数据中涉及到的所有专业领域,帮助开发者快速定界根因。 漏洞的低效:有报道表名,「漏洞整改可能做了 76% 的无用功,仅有 3% 的漏洞应优先关注」。DeepFlow 目前还在探索如何在这个环节使用 AI Agent 提效...
DeepMind试图生成能够取悦大多数人的响应。请参阅Fine-tuning language models to find agreement among humans with diverse preferences, (Bakker et al., 2022).此外，我们想要能够表达立场的AI，还是对任何可能具有争议性的话题回避的传统AI呢？③“人类”偏好究竟是谁的偏好，是否要考虑到文化、宗教、政治倾向等的...
DeepMind试图生成能够取悦大多数人的响应。请参阅Fine-tuning language models to find agreement among humans with diverse preferences, (Bakker et al., 2022). 此外,我们想要能够表达立场的AI,还是对任何可能具有争议性的话题回避的传统AI呢? ③“人类”偏好究竟是谁的偏好,是否要考虑到文化、宗教、政治倾向等的...