Qwen SFT方案: Yi SFT方案: Baichuan2 SFT方案: YUAN 2.0 SFT方案: Skywork SFT方案: OPENCHAT SFT方案: SFT方案总结 论文解读——带你2分钟快速了解论文工作 背景 大模型在做pretrain时,使用计算方式是next-token进行计算。使用该pretrain的大模型,输入到大模型,只能接着输入的文本预测下一个token即进行了成语...
背景 2023年9月25日阿里云发布通义千问基座模型Qwen-14B及其对话模型Qwen-14B-Chat,Qwen-14B在多个权威评测中超越同等规模模型,部分指标甚至接近Llama2-70B。Qwen-14B-Chat是在基座模型上经过SFT得到的对话模型。 本文介绍Qwen-Chat模型的SFT采用的label mask策略。 label mask Qwen使用ChatML格式的对话模板,ChatML将...
pythontrain.py --train_args_file train_args/sft/qlora/qwen1.5-7b-sft-qlora.json 在SFT阶段,实验参数设置如下: num_epochs: 1learning_rate: 2e-4total_train_batch_size: 32max_seq_length: 2048optimizer: paged_adamw_32bitlr_scheduler_type: constant_with_warmupwarmup_steps: 700lora_rank: 64l...
再补充一点,李飞飞团队证明了,阿里巴巴Qwen开源大模型通过1000个问题答案的高质量数据集的SFT,就能蒸馏学会其它大模型的深度推理能力,媲美R1和o1,这说明阿里巴巴Qwen基础能力还是很不错的 阿里巴巴值不值得一个10%涨幅? 2025-02-06 19:13 李飞飞团队这个50美元训练大模型,确切说叫蒸馏,不是自己完整训练出来的。 就...
wudemoai/qwen-sftPublic forked fromowenliang/qwen-sft NotificationsYou must be signed in to change notification settings Fork0 Star0 starsforks NotificationsYou must be signed in to change notification settings Code Pull requests Actions Projects ...
使用以下的参数训练Qwen1.5-4b模型时训练速度很慢, log结果显示训练速度很慢而且初始的loss较大。然而使用qwen1.8b时初始的loss与训练时间为: {'loss': 2.7494, 'learning_rate': 0.0, 'epoch': 0.01} 0%| | 1/340 [03:07<17:37:21, 187.14s/it] 1%| | 2/340 [06:09<17:19
training_strategy string sft 是 训练算法,可以为SFT或DPO。 learning_rate float 5e-5 是 学习率,用于控制模型权重,调整幅度。 num_train_epochs int 1 是 训练数据集被重复使用的次数。 per_device_train_batch_size int 1 是 每个GPU在一次训练迭代中处理的样本数量。较大的批次大小可以提高效率,也会增加显...
>>训练:后训练说明,包括使用 Axolotl、LLaMA-Factory 等框架的 SFT 和 RLHF(待完成)。 >>框架:与 RAG、Agent 等应用程序框架一起使用的 Qwen 方法。 2、性能 详细的评估结果报告在此 �� 博客中。 对于GPU 内存需求及相应的吞吐量,请参见这里的结果(将针对 Qwen2.5 更新)。
在基础模型之上,通义千问通过后训练技术如**SFT(有监督微调)和RLHF(强化学习人类反馈)**对Qwen进行深度优化,以实现更高级别的对齐与交互性。SFT阶段强调数据的多样性和复杂性,如使用instag和tulu 2等数据集,并通过严格的人工审查和自动化评估确保微调数据的质量。在此基础上,RLHF进一步提升模型的表现,特别是利用...
https://github.com/modelscope/swift/blob/main/docs/source/LLM/Qwen1.5%E5%85%A8%E6%B5%81%E7%...