chatGPT的三阶段:pt sft rhlf 得益于第一阶段预训练中的next token preadict任务,第一阶段完成后LLM具有广泛的知识储备和强大的续写能力。但此时LLM基本上只会续写,为了进一步提高LLM在未见任务上的指令泛化能力,即Zero-Shot能力,需要在指令数据上微调预训练模型,这一步就叫sft,有监督的微调,指令调整不仅能显著提高...
谨以这段对话表明一个观点,sft 真的很简单,它没有传统 NLP 任务中经常涉及到的:“训练代码开发、输入特征设计、网络结构魔改、模型不收敛、训练数据难以构造、千万条级别的训练语料处理、训练语料去重/平滑/采样、长尾语料设计” …… 因此不要有任何畏难情绪,每一个有计算机基础的新人,只要态度端正,都能快速胜任 ...
在框架中,一个最小的训练过程代码如下: 代码语言:javascript 复制 #Experimental environment: A10, 3090, V100, ... #20GB GPU memory import os os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0' import torch from swift.llm import ( DatasetName, InferArguments, ModelType, SftArguments, infer_main, sft_...
为了庆祝首篇千赞文章,首个千Star项目,周末对大模型微调项目代码进行了重构,支持ChatGLM和ChatGLM2模型微调的切换,增加了代码的可读性,并且支持Freeze方法、Lora方法、P-Tuning方法、「全量参数方法」微调。 PS:在对Chat类模型进行SFT时,一定要遵循模型原始的系统指令,否则会出现严重的遗忘或微调效果不明显现象。 GitH...
大语言模型涉及数据的通常有有多个阶段(Aligning language models to follow instructions[1]):pre-train、sft(supervised finetune)、rlhf(optional). State of GPT:大神 Andrej 揭秘 OpenAI 大模型原理和训练过程。 supervised finetune 一般在 base model 训练完成后,使用 instruction 以及其他高质量的私域数据集来...
源代码地址:https://github.com/jingyaogong/minimind/blob/master/3-full_sft.py 实现了一个基于 PyTorch 的分布式语言模型训练框架,支持自动混合精度、学习率调度、权重加载与保存。通过自定义模型 Transformer 和自定义数据集 SFTDataset, 利用DistributedDataParallel 实现了分布式训练。程序分为初始化模型、加载数据、...
除了代码基准测试之外,Llama 2 7B和30B模型在所有类别上都优于相应大小的MPT模型。Llama 2 7B和34B在所有类别的基准测试中都优于Falcon 7B和40B。此外,Llama 2 70B模型优于所有开源模型。 与闭源模型在各个任务上的表现的比较: 四、Supervised Fine-tuning (SFT) ...
在本指南中,我们将逐步介绍如何使用监督微调(SFT)和Hugging Face数据集对DeepSeek LLM进行微调,并提供在特定领域数据集上进行训练的代码详细讲解。我们还将讨论所使用的损失函数、为何使用数据子集,以及低秩适应(LoRA)技术如何实现高效内存的微调。 **来源**:DeepSeek AI ,形成定制化的LLM服务于大众或行业用户。比如Alpaca,Vicuna,Dolly,等等。还有就是Augmented Language Model,主要是通过few-shot,Reasoning,ReAct,Self-Ask,等形式,不用动大模型的参数,就能完成垂直的任务。