DeepSeek 在使用监督微调(SFT)和强化学习(RL,通常结合 RLHF,即基于人类反馈的强化学习)时,一般遵循分阶段的训练流程,以优化模型在特定任务或领域中的表现。以下是其典型应用方式及技术细节: 1. 监督微调(Supervised Fine-Tuning, SFT) 目的:在预训练模型的基础上,通过高质量标注数据微调模型,使其适应特定任务或领域(如对
数据清理是SFT准备关键，去除噪声与无效信息。人工审核环节在SFT数据准备中不可或缺。制定明确标准来判断SFT数据是否符合要求。为SFT准备的数据需做好版本管理与记录。RLHF数据准备要先确定奖励模型的评估指标。RLHF的奖励信号设定要合理反映期望行为。从用户反馈数据里挖掘有价值信息用于RLHF。模拟用户交互场景收集RLHF...
SFT和RLHF的主要区别如下: SFT(此处假设为某种技术或模型的缩写,但非特定广泛认知的缩写,因此解释较为泛化): SFT可能代表某种特定的技术或模型,在不同领域有不同的应用。 它通常侧重于根据给定的输入生成相应的输出,可能涉及序列到序列的转换或其他类型的任务。 RLHF(Reinforcement Learning from Human Feedback,人类...
通过SFT+人工标注,模型能够快速适应特定领域或任务,但需严格把控标注质量与多样性。当前趋势是结合SFT与RLHF/DPO(如Llama 3.1),在可控成本下最大化性能提升。
SFT适用于有明确任务目标和大量标注数据的任务。 RLHF——基于人类反馈的强化学习 RLHF应该算是两种东西的结合,RL(强化学习)和HF(人类反馈);强化学习是机器学习中的一种方法,强化学习有多种方式,而基于人类反馈的方式就叫做RLHF。 其实RLHF属于模仿人类行为学的一种方式,比如我们不论在工作或生活中做一件事总喜...
那么和SFT有什么不一样呢? 首先,模型更新的值完全由模型生成的句子决定。生成的句子质量差,优势函数就小,模型就朝着抑制此句子生成的方向更新;生成的句子质量高,优势函数就大,模型会向着促进此句子的方向更新。 因此,RLHF能否成功,完全取决于奖励模型能否给出合适的奖励,即能计算出合适的优势函数值。(奖励模型优秀...
不足是无损压缩难以解释SFT和RLHF,也比较难解释模型推理过程。而有损压缩视角对这些问题都可以给出科学的解释 事实上,Hutter prize本身就有关于lossless和lossy compression的争论: Re: Mahoney/Sampo: [agi] Marcus Hutter's lossless compression of human knowledge prizewww.mail-archive.com/agi@v2.listbox...
简介:本文介绍了使用RLHF和SFT技术训练和微调大型语言模型的方法,探讨了模型微调的挑战与解决方案,并通过案例分析与未来趋势展望,为读者揭示了个性化大模型训练的前景。 随着人工智能技术的迅猛发展,大型语言模型已经成为当今研究的热点之一。其中,GPT4作为一个里程碑式的大模型,其性能和应用广泛性已经得到了广泛认可。然...
RT @karpathy # RLHF只是勉强算是RL 人类反馈强化学习(RLHF)是训练LLM的第三(也是最后)主要阶段,经过预训练和监督微调(SFT)。我对RLHF的抱怨是,它只是勉强算是RL,我认为这一点并没有得到广泛认可。RL很
billyuchenlin(@Thom_Wolf):介绍WildVision的数据集,用于研究视觉-语言模型(VLMs),适用于SFT、RLHF和Eval。这些数据集是从人类用户那里获取的,是首批大规模的VLM对齐数据集。 托马斯·沃尔夫(Thomas Wolf)在推特上的帖子分享了来自@billyuchenlin的转发,宣布WildVision推出了一系列专为视觉语言模型(VLMs)研究而设计...