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...
不同于 pretrain 阶段我力挺使用 megatron,我反倒觉着 sft 阶段用 deepspeed 挺好的。 由于sft 的训练语料不是很多,使用 deepspeed / megatron 的训练代码都可以,速度性能上的差异也就是带来一个小时左右的时间,无伤大雅。deepspeed 在 sft 阶段的优点主要有: alignment 的很多开源工作和开源代码都是基于 deepspeed ...
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_...
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...
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) ...
swift sft --model_type llama3-8b-instruct --dataset alpaca-en --quantization_bit 8 --quant_method eetq --sft_type lora#--quant_method eetq 其中bnb支持4/8 bit量化,eetq支持8bit量化,hqq支持1/2/3/4/8bit量化。 而GPTQ和AWQ由于需要量化集的存在,且量化会花费较长时间,因此一般在训练后(...
使用监督微调(SFT)和强化学习从人类反馈(RLHF)对Gemma2B和7B进行微调，SFT使用一组纯文本、仅英语的人工合成和人工生成的提示-响应对，RLHF则基于一组高质量提示，奖励模型由标注的仅英语偏好数据训练而得。发现这两个阶段对改善自动评估的下游性能和对模型输出的人工偏好评估都很重要。监督微调：基于LM的并列评估(...
LLaMA,ChatGLM,BLOOM,等,则属于开源的PFM,大家在之上去SFT(supervised fine tuning),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。
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。
swift sft --model_type llama3-8b-instruct --dataset alpaca-en --quantization_bit 8 --quant_method eetq --sft_type lora #--quant_method eetq 其中bnb支持4/8 bit量化,eetq支持8bit量化,hqq支持1/2/3/4/8bit量化。 而GPTQ和AWQ由于需要量化集的存在,且量化会花费较长时间,因此一般在训练后...