监督微调常见任务：1.用中文预训练BERT模型完成中文实体识别任务 2.训练语言模型GPT3 3.UIE模型在垂直领域的数据集上微调常见误区：在ImageNet上的预训练的模型再来训练目标检测任务 （则不是）目前，主流的SFT监督方法包括：LoRA、P-tuning v2、FreezeLoRA微调方法预训练的模型参数不参与微调，LoRA微调方法一般会在各...
有监督微调(SFT)是指采用预先训练好的神经网络模型,并针对你自己的专门任务在少量的监督数据上对其进行重新训练的技术。 SFT在大语言模型中的应用有以下重要原因: 任务特定性能提升:预训练语言模型通过大规模的无监督训练学习了语言的统计模式和语义表示。然而它在特定任务下的效果可能并不令人满意。通过在任务特定的有...
广东斯富特检测有限公司(英文"Guangdong Safety Testing Co., Ltd.",简称SFT 中文简称:斯富特),公司一家集化学、物理、可靠性、电磁兼容、安规、无线射频、能效、环境与一体的综合性独立第三方产品检测实验室。 斯富特检测作为独立第三方产品检测与认证实验室,公司完全按照ISO 17025运作,并已获得中国合格评定认可委员会...
1. Supervised fine-tuning(SFT) 微调是一种有监督的技术手段,是在已具备广泛知识基础的大型预训练语言模型上,利用针对性的数据集实施额外的训练过程,旨在使模型更精准地契合特定任务需求或深入某一专业领域。微调的核心目标在于实现知识的精细化灌输与指令系统的精确匹配,所以SFT的重点是学习样式和指令,而非知识注入。
景联文科技构建SFT数据集 景联文科技提供SFT数据服务 景联文科技是AI数据服务公司，提供SFT数据服务。通过构建多层次的标注团队——包括粗标、精标及专业级标注人员，有效满足各种特定任务和专业领域对于SFT数据的需求。助力提升模型的逻辑推理能力、处理复杂指令的能力，增强模型在面对敏感问题时的应答能力。为客户提供用于...
SFT 是“低端”的工作,但它与业务紧密相连。相较于难以实施且多数公司没资源训练的预训练,以及调试难度高的强化学习,SFT 可谓效果立竿见影,SFT在实际应用中更易显现成效。 本文关注如何通过 SFT 逼近大模型的表现,既确保效果又兼顾模型的泛化能力,从而满足业务需求,实现大模型的有效落地。接下来,我将采用 10 问 ...
SFT(Supervised Fine-Tuning)是一种机器学习技术,特别是在自然语言处理(NLP)领域中,用于优化预训练的语言模型(LLM)以适应特定的任务或数据集。在SFT过程中,首先使用大量无标签数据对模型进行预训练,使其学习语言的基本结构和模式。然后,使用有标签的数据集对模型进行微调,这些数据集通常包含输入和期望的输出,如提示(...
此外,special_token 可以用来“构造知识”,比如"<special_token_1>喜欢<sepcail_token_2>"这种知识一定是SFT阶段才会见到的,可以剔除掉 pretrain 先验知识的影响,用来验证SFT的训练情况,比如会不会过拟合。 我默认大家都知道怎么用 special_token 去拼prompt,如果不熟悉,看下tokenizer_config.json里的"chat_template...
326、孤立性纤维性肿瘤(SFT):病例&解析 325、胃内异位胰腺:病例&解析 324、血管母细胞瘤(hemangioblastoma,HB):病例&解析 323、肝脏上皮样血管平滑肌脂肪瘤(Hepatic Epithelioid Angiomyolipoma):病例&解析 322、Xp11.2易位/TFE3基因融合相关性肾癌:病例&解析 3...