Instruction Tuning: 指令微调,这是一种训练大型语言模型的方法,旨在提高模型按照给定指令执行任务的能力。这种方法的核心是通过训练使得模型能更好地理解和遵循用户的自然语言指令。 文章中进行了三种实验设置:(i) 直接在没有指令微调的个别下游任务上微调;(ii) 指令微调后,在下游任务中进行少样本或零样本泛化;(iii...
本文将模仿LLaVa对 Qwen2-0.5B-Instruct 进行Visual Instruction Tuning扩展其多模态能力。(当然也可以模仿qwen-vl、cogvlm、mplug-owl2这些VLM进行Visual Instruction Tuning,但效果应该是差不多的,因此本文就按照llava进行实践,为其训练一个MLP Adapter,然后对其进行Visual SFT) VLM主流架构 当前VLM主流架构包含3部分...
Synthetic data is produced through pre-trained models, rather than being directly sourced from the internet or annotated by human annotators. Compared to manually annotated instruction tuning data, synthetic data often lies in two advantages:(1) Generating task-specific synthetic data is both faster ...
包括模型预训练(Pretrain)、Tokenizer 训练、指令微调(Instruction Tuning)等环节。 1.预训练阶段(Pretraining Stage) 工欲善其事,必先利其器。 当前,不少工作选择在一个较强的基座模型上进行微调,且通常效果不错(如:[alpaca]、[vicuna] 等)。 这种成功的前提在于:预训练模型和下游任务的差距不大,预训练模型中...
2. 指令微调(Instruction Tuning) 我们准备了部分ShareGPT的数据作为示例数据,我们仍旧使用OpenLlama作为训练的基座模型。 2.1 数据压缩 同预训练一样,我们先进入到data目录: 代码语言:shell AI代码解释 cddata 找到目录下的compress_data.py, 在该文件中修改需要压缩的数据路径: ...
Instruction Tuning for Large Language Models: A Survey 地址: https://arxiv.org/pdf/2308.10792.pdf 背景 近年来LLMs取得了显著的进展,例如GPT3、PaLM以及LLaMA等大语言模型在广泛的自然语言处理任务上都表现出了令人深刻的能力。LLMs的一个主要问题是训练目标和用户目标之间...
指令微调 指令微调(Instruction Tuning)是指使用自然语言形式的数据对预训练后的大语言模型进行参数微调。 微调适用的场景 通常来说,适合微调的场景主要分为行业场景和通用场景 对于行业场景: 例如客服助手,智能写作辅导等需要专门的回答范式和预期的场景 例如智慧医生
2. **指令调整（Instruction Tuning）技术**：Zhang等人提出使用自然语言指令来表达用户偏好，并调整LLMs...
2. 指令微调(Instruction Tuning) 我们准备了部分ShareGPT的数据作为示例数据,我们仍旧使用OpenLlama作为训练的基座模型。 2.1 数据压缩 同预训练一样,我们先进入到data目录: cddata 找到目录下的compress_data.py, 在该文件中修改需要压缩的数据路径: SHARD_SIZE =10# 单个文件存放样本的数量, 示例中使用很小,真实...
Instruction-Tuned LLM 通常会经历监督微调(Supervised Fine-Tuning, SFT)和强化学习(RLHF)。 在监督微调阶段,模型会学习一个指令-响应(Instruction-Response)数据集,该数据集包含大量人类编写的任务示例,例如“请解释相对论的基本概念”及其标准答案。通过这种方式,模型能够理解不同类型的任务并提供符合预期的回答。