我们已经对语言模型进行了预训练,处理包含数万亿token的大规模数据集。然后我们使用SFT和RLHF进行对齐QWen偏好于人类偏好,因此我们有了QWEN-CHAT,特别是它的改进版本。此外,我们使用同样的技术还开发了专门的编码和数学模型,CODE-QWEN、CODE-QWEN-CHAT和 MATH-QWEN-CHAT 等,请注意,我们之前发布了基于多模态 LLM、QWEN...
参考Llama-Factory文件夹中,examples\inference下提供的llama3_lora_sft.yaml,复制一份,并重命名为 qwen_lora_sft.yaml 将内容更改为,并且保存(一定记得保存)。 model_name_or_path: <和之前一样,你下载的模型位置,比如我的Qwen2.5-7B-Instruct> adapter_name_or_path: saves/qwen-7b/lora/sft template: qwen...
examples demo cli_demo.py openai_api.py web_demo.py sft .gitignore .readthedocs.yaml README.mdBreadcrumbs Qwen1.5 /examples /demo/ openai_api.pyLatest commit Cannot retrieve latest commit at this time. HistoryHistory Breadcrumbs Qwen1.5 /examples /demo / openai_api.pyTop Fil...
class QwenSFTDataset(Dataset): def __init__(self, file, tokenizer, max_seq_length): self.tokenizer = tokenizer self.im_start_id = tokenizer.im_start_id self.im_end_id = tokenizer.im_end_id self.enter_token_ids = tokenizer.encode('\n') # 回车键 self.max_seq_length = max_seq_le...
选择第一个,复制并重命名为qwen_lora_sft_shenji.yaml 打开这个文件,修改以下内容 ### model model_name_or_path:Qwen2.5-Coder-32B-Instruct quantization_bit:4 model_name_or_path是指定了要微调的基础模型的路径或名称,这里表明基础模型是存放在Qwen2.5-Coder-32B-Instruct路径下的qwen模型 ...
因为复赛不限制数据集,故又把humanevalpack和mbpp数据加到SFT里了。 训练参数: dashscope fine_tunes.call -m qwen-72b-chat --mode efficient_sft --training_file_ids xxxxxx -e 3 --hyper_parameters "distribute_type=resource" "lora_rank=8" "lora_alpha=32" "learning_rate=1.6e-5" "eval_steps...
SFT是监督微调(Supervised Fine-Tun-ing)的缩写。相对于预训练的无监督微调,监督微调首先需要大量的标注数据用于目标任务的微调,如果标注数据不足,可能会导致微调后的模型表现不佳。其次,由于预训练模型的参数和结构对微调后的模型性能有很大的影响,因此,选择合适的预训练模型很重要。其中,微调方法中常见的是lora,本章...
class QwenSFTDataset(Dataset): def __init__(self, file, tokenizer, max_seq_length): self.tokenizer = tokenizer self.im_start_id = tokenizer.im_start_id self.im_end_id = tokenizer.im_end_id self.enter_token_ids = tokenizer.encode('\n') # 回车键 self.max_seq_length = max_seq_le...
QWEN应用ReAct prompt方法来实现Agent能力的泛化。为了提高QWEN作为agent或copilot的能力,采用了self-instrunt的监微调(SFT)策略,利用QWEN的上下文学习能力进行自我指导: 通过提供一些示例,提示QWEN生成更多相关查询并生成遵循特定格式的输出,例如ReAct; 应用规则并让人工标注员来过滤掉任何有噪声的样本; ...
CyPaul Space:监督式微调(SFT) & 偏好对齐(DPO):From Zero To Hero50 赞同 · 2 评论文章 虽然整体思路基本一致,但还是需要注意以下差异点: 1、需要增加reasoning这个special token 2、新增reasoningspecial token后,还需要同步调整模型的embedding层 3、还需同步调整聊天模版,聊天模版的重要性请参阅这篇文章 Cha...