Qwen1.5-SFT(阿里, Ali), Qwen_Qwen1.5-2B-Chat/Qwen_Qwen1.5-7B-Chat微调(transformers)/LORA(peft)/推理 项目地址 https://github.com/yongzhuo/qwen1.5-sft 默认数据类型为bfloat6 备注 1.非常重要:weights要用bfloat16/fp32/tf32(第二版大模型基本共识),不要用fp16,fp16会特别容易loss=NAN;2.SFT最...
当然我们都知道和Llama3类似,Qwen2也是基于Transformer的语言模型,但它的预训练数据集更为多样化,覆盖了多种语言和任务。在后训练阶段,Qwen2通过高质量的有监督微调(SFT)和强化学习人类反馈(RLHF)提升了模型的生成质量和指令遵循性。特别值得一提的是,Qwen2在构建可靠的奖励模型方面投入了大量精力,来确保生成内容的高...
3.2 SFT 3.3 RLHF 参考 2024年6月7日,阿里巴巴发布了最新的大模型 Qwen2,迎来了 Qwen 系列模型从 Qwen1.5 到 Qwen2 的重大升级。相比 Qwen1.5,Qwen2 在大规模模型实现了非常大幅度的效果提升。Qwen2-7B 的数学能力,甚至可以比肩 Qwen1.5-110B。 图1:数学能力上的评测效果 Qwen2 系列具备以下特点: 5个尺寸...
准备数据集 使用HuggingFace上的chinese_ner_sft数据集，该数据集适用于训练命名实体识别模型。chinese_ner_sft包含多种类型的数据，是收录最齐全的中文NER数据集之一。本次训练将使用CCFBDCI数据集进行训练，包含四种实体类型：LOC（地点）、GPE（地理）、ORG（组织）和PER（人名）。加载模型 下载Qwen2-1....
后训练数据主要由两部分组成:演示数据D = {(xi, yi)}和偏好数据P = {(xi, y+i, y−i)},其中xi代表指令,yi代表满意的响应,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:协作数据注释和自动化数据合成。首先,我们从大规模...
模型运行结束后，会在models/qwen2_vl_lora_sft目录下生成最后的模型权重文件，拿这个文件进行推理就可以...
后训练数据主要由两部分组成:演示数据D = {(xi, yi)}和偏好数据P = {(xi, y+i, y−i)},其中xi代表指令,yi代表满意的响应,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:协作数据注释和自动化数据合成。首先,我们从大规模...
5、模型微调 我们建议使用包括 Axolotl、Llama-Factory、Swift 等训练框架,以使用 SFT、DPO、PPO 等进行模型微调。 训练 有监督微调 示例 LLaMA-Factory 6、Docker 为简化部署过程,我们提供了带有预构建环境的 Docker 镜像:qwenllm/qwen。你只需要安装驱动程序并下载模型文件,即可启动演示和微调模型。
在本文中,我们会使用Qwen2-1.5b-Instruct模型在中文NER数据集上做指令微调训练,同时使用SwanLab监控训练过程、评估模型效果。 代码:完整代码直接看本文第5节 或Github 实验日志过程:Qwen2-1.5B-NER-Fintune - SwanLab 模型:Modelscope 数据集:chinese_ner_sft ...
随后,研发团队训练了指令微调版本模型:首先,基于Qwen2-Math-72B 训练一个数学专用的奖励模型;接着,将密集的奖励信号与指示模型是否正确回答问题的二元信号结合,用作学习标签,再通过拒绝采样构建监督微调(SFT)数据;最后在SFT模型基础上使用 GRPO 方法优化模型。