在本节中,我们将深入探讨如何使用SFT和RLHF训练QWEN模型,并评估其在基于聊天的辅助环境中的性能。 3.1 监督微调 为了理解人类行为,第一步是执行SFT,它对聊天式数据(包括查询和响应)上的预训练LLM进行微调。在以下部分中,我们将深入探讨数据构造和训练方法的细节。 3.1.1 数据信息 为了增强我们的监督微调数据集的...
后训练数据主要由两个组成部分:演示数据 D = {(xi, yi)} 和偏好数据 P = {(xi, y+ i , y− i )},其中 xi 表示指令,yi 表示满意的响应,y+ i 和 y− i 是 xi 的两个响应,y+ i 是比 y− i 更受偏好的选择。集合 D 用于 SFT,而 P 用于 RLHF。 构建训练数据涉及一个两步过程:协...
在Qwen1.5-7B的基础上,Firfly进行了SFT和DPO两阶段的训练,整个训练流程仅使用一张V100 GPU,采用QLoRA技术,在所有Linear层都添加adapter以提升训练效果。两阶段均使用英文数据进行训练。Firfly与Qwen1.5官方的对话模板保持一致: <|im_start|>systemYou are a helpful assistant.<|im_end|><|im_start|>userhello,...
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=...
true:表示如果缓存存在,将覆盖缓存。这意味着每次运行时都会重新处理数据集,而不是使用之前缓存的数据 16:指定了用于数据预处理的工作进程数为 16。增加工作进程数可以加快数据预处理的速度,但也会消耗更多的系统资源 ### output output_dir:saves/qwen-7b/lora/sft ...
Qwen基于数万亿词条数据集进行预训练，通过SFT和RLHF对齐，使得模型符合人类偏好。数据来源涉及多语种，主要以英文和中文为主。分词采用基于BPE的高效方法，实现3万亿token的高质量预训练数据。模型设计基于改进的Transformer架构，采用LLaMA的训练方法。在上下文长度扩展、模型训练、部署实测等方面有详细技术实现...
>> 数据预处理流程及其策略:经过大规模数据集的预训练,数据预处理策略包括批量推理、流式推理等。 >> 模型结构:Qwen2.5是密集型、仅解码器结构,提供基础版和指令版。Qwen2.5系列模型均为decoder-only的稠密模型。 >> 优化策略:提供SFT(监督微调)和RLHF(人类反馈强化学习)的训练指导。支持量化实践(如GPTQ、AWQ)...
model_type:model_type指定我们要微调的大模型的类型,这些类型必须是SWIFT框架所支持大模型类型的一种,具体有哪些支持的模型可以在swift源码的swift/docs/source/LLM路径中的支持的模型和数据集文档中查看。 model_id_or_path:model_id_or_path用于指定大模型权重的本地路径。 sft_type: sft_type表示微调的方式, ...
使用Llama-Factory集成的identity数据集 5.2 微调 新建examples/train\_lora/qwen2.5\_7b\_lora\_sft.yaml 微调配置文件,微调配置文件如下: ### model model_name_or_path: xxx/xxx # 预训练模型路径 ### method stage: sft do_train: true finetuning_type: lora ...
地址: qwen2_sft/ft_qwen2 配置: qwen2_sft/ft_qwen2/config.py 训练: python train.py 推理: python predict.py 验证: python evaluation.py 接口: python post_api.py 数据集-中文 https://huggingface.co/datasets/JosephusCheung/GuanacoDataset ...