Qwen SFT方案: Qwen论文地址:arxiv.org/abs/2309.1660 传统数据集[Finetuned Language Models are Zero-Shot Learners]包含大量以自然语言形式提问、指令和回答的数据,该论文方法主要不同任务的构建 Input 和 Target 问题对,而Qwen的方法希望通过注释人类风格的对话更进一步。 Finetuned Language Models are Zero-Shot...
Qwen2-Math 和 Qwen2.5-Math 的整体训练流程如下图所示,包含完整的Pretrain、SFT、RLHF过程。 CiLupf Pre-training QWen2.5 Math中采用了1T Token 上下文长度为4K的预训练数据集,该数据集构成方式为: 1)利用 Qwen2-Math-72B-Instruct 模型合成更多高质量的数学预训练数据。 2)通过多轮召回从网络资源、书籍和代...
Qwen官方专注于提高SFT数据的多样性和复杂性,并通过人工检查和自动评估的方式严格控制数据质量。 在有了一个良好的SFT模型后,我们就可以进一步尝试RLHF技术的效果,特别是基于PPO(近端策略优化)的方法,但训练RLHF通常需要一个比较高的代价。主要是需要构建一个可靠的奖励模型,通过在大规模偏好数据上进行奖励模型预训练...
对齐的方法有两种:使用监督微调(SFT)和人类反馈强化学习(RLHF)等对齐技术可以显着提高语言模型进行自然对话的能力。 监督微调(SFT)就是拿着多轮对话数据去微调对话模型。其中,Qwen模型采用多种风格注释对话、排除提示模板中格式化的数据、通过注释与暴力、偏见和色情等安全问题相关的数据来优先考虑语言模...
4 * A100 # 显存占用:4 * 70GB NPROC_PER_NODE=4 CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3 swift sft ...
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...
SFT数据集:总共规模2.5w左右 leetcode-train:https://huggingface.co/datasets/greengerong/leetcode 采用python3解题数据,因为该部分数据与验证集格式最为相似,所以这部分数据采样了3遍(2遍中文+1遍英文) 其中中文采用gpt给翻译(简单写了个prompt,让其翻译的更专业一些) ...
磐石:数据合成系列II Qwen2 SFT/Post-Training数据合成方法 SCALING RELATIONSHIP ON LEARNING MATHEMATICAL...
910 3 44:58 App 【通义千问2.0】微调之SFT训练 2939 10 11:50 App 【Ai教程】手机可以直接跑最新的Qwen2.5大模型?最简单的三种使用方法一个APP搞定 9210 3 11:31 App 🌈 Ollama发布重大更新 | 支持多请求并发,多模型加载啦!💥 | ChatOllama并发多模型聊天来啦! 2.3万 9 12:03 App Meta发布最新...
深入理解ChatGPT/LLaMA-2/Qwen等LLM的算法原理,CPT/SFT/RLHF等训练技术。 掌握LLM训练数据构建方法,包括预训练数据的数据配比,SFT数据的构造融合,RLHF数据的高效收集等。 加分项:有顶会paper/开源项目,有Agent成功落地经验,百亿LLM 预训练或者RLHF实战经验。