#后续用到的配置文件、数据和权重转换脚本都放在 mindspore/research/qwen1_5 #模型训练后的输出路径 mindspore/research/output 三、数据集转换 目的: 将数据转换为mindrecord格式 流程: 将json/jsonl数据格式与Alapa_data数据集的格式对齐(若是此格式则直接进行下一步2.,不是写个脚本转换一下) #Alapa_data格式...
目录 收起 摘要 实现细节 模型 数据集 参数高效微调 超参数与硬件 摘要 本文以 Qwen 为例,介绍了如何利用参数高效微调(即 QLoRA )的手段,有监督微调(Supervised Fine-tuning,简称 SFT)大语言模型在命名实体识别(Named Entity Recognition,简称 NER )任务上的应用。 具体来说,本文所使用的大语言模型为 Qwen...
对数据质量要求不高,但对数据量、算力要求高(数据量1T-20T个Token)。 采用无监督学习 指令遵循训练(SFT): 使用指令模版进行训练,让模版有遵从指令回答问题的能力。 对数据质量要求高,对数据量、算力要求不高(通常在几万到几百万条数据)。 采用监督学习。 对齐训练(RLHF:人类反馈强化学习): 使用正负样本进行训练...
FreedomIntelligence/medical-o1-reasoning-SFT中文数据集正是在这种背景下应运而生。它包含了大量经过精细标注的医疗案例和推理路径,使得模型在进行医疗相关推理时能够借鉴真实场景下的数据逻辑。 我在项目中采用该数据集进行微调,目的是让Qwen2.5不仅具备通用的语言理解能力,更能深入理解医学术语和专业知识。数据集的丰富...
在SFT阶段,Qwen2.5在多个关键领域进行了优化: 长序列生成:Qwen2.5能够生成高质量的内容,输出上下文长度可达8,192 token,显著超越了通常的2,000 token输出长度。为了解决这一差距,Qwen2.5开发了长响应数据集,使用回译技术从预训练语料中生成长文本数据的查询,并使用Qwen2过滤低质量的配对数据。
监督微调(SFT): 使用超过 100 万的样本进行微调。 包括长文本生成、数学、代码、指令遵循、结构化数据理解、逻辑推理、跨语言迁移和系统指令等任务。 使用高质量数据集和筛选机制。 离线强化学习(Offline RL): 使用DPO 算法训练模型,提升数学、代码、指令遵循和逻辑推理等能力。
最近,CMU、滑铁卢大学等机构的3名华人学者就发表了一篇论文,针对SFT做出了更进一步的改进,提出批判式监督微调方法(CFT,Critique Fine-Tuning),旨在让模型更有效地模仿模仿数据集。 论文链接:https://arxiv.org/pdf/2501.17703 批判式监督微调:让SFT重新伟大 ...
最近,CMU、滑铁卢大学等机构的3名华人学者就发表了一篇论文,针对SFT做出了更进一步的改进,提出批判式监督微调方法(CFT,Critique Fine-Tuning),旨在让模型更有效地模仿模仿数据集。 论文链接:https://arxiv.org/pdf/2501.17703 批判式监督微调:让SFT重新伟大 ...
如表2所示,研究人员使用DeepSeek-Coder-V2-Instruct(236B)运行MCTS来收集SFT数据。 由于本轮没有可用的奖励模型,研究者对Q值使用终端引导的注释,并将MCTS限制为8次推出,以提高效率。 为了获得正确的解决方案,团队选择具有最高平均Q值的前2条轨迹作为SFT数据。
Qwen2.5在后训练阶段采用了复杂的监督微调（SFT）和多阶段强化学习（RL）。通过超过100万个样本的精细调优，Qwen2.5能够更好地理解人类的偏好，并显著提升长文本生成、结构化数据分析和指令跟随的能力。这些技术的结合使得Qwen2.5在各种基准测试中表现出色，尤其是在语言理解、推理和编码等任务上。2. 强化学习的双...