今天我们来聊聊大模型优化的两种方法:SFT(监督微调)和RLHF(基于人类反馈的强化学习)。🔍 SFT——监督微调: 想象一下,AI就像一个勤奋的学生,通过不断的学习和练习,掌握各种技能。SFT的核心思想是在大模型的训练或微调过程中,将部分数据打上“标签”。也就是说,我们告诉大模型这些数据是什么,让它在图像识别、文...
IFT的应用场景主要限于组织心理学和管理学领域,用于研究领导者的内隐追随理论及其对员工态度和行为的影响。虽然IFT与SFT、RLHF等技术不存在直接联系,但它同样体现了对人类行为和偏好的关注和研究。 总结 综上所述,SFT、RLHF、DPO(在此语境下非直接相关技术)和IFT是四种在不同领域具有广泛应用的技术或研究工具。它...
数据量:模型越大/数据量越大,Reward效果越好,一般没有SFT数据多。💡 小结:SFT和RLHF都是通过human feedback对齐的方法。实际训练时,RLHF难度更大。最终效果取决于reward model训练的有多好。GPT4也探索了生成式reward model和判别式reward model的差异,也有一些工作在做多目标的reward model,这部分值得深入探索。
• SFT 只通过 LLMs 生成的下一个单词进行估计,而 RLHF 和 DPO 通过 LLMs 生成的完整句子进行估计,显然后者的估计会更准确; • 虽然 RLHF 和 DPO 取得比 SFT 好的结果,但代价是高昂的数据构造和计算资源开销; • IFT 通过引入时序残差连接,仅使用多推理一步的开销,就可以融合 SFT、RLHF 和 DPO ...
SFT可能会生成带有偏见或不当内容的文本,因为它是从数据中学习语言模式,而数据本身可能包含偏见。 RLHF可以通过奖励那些符合社会价值观和伦理标准的行为,减少模型生成带有偏见或不当内容的风险。 4、提高安全性和伦理性 由于SFT缺乏对生成内容的直接控制,可能会导致生成有害、不准确或不适当的内容。
SFT(监督微调): SFT是一种通过监督学习进行模型微调的方法。其基本原理是在预训练的语言模型基础上,使用有标签的数据集进行微调。这些数据集通常包含输入和期望的输出,如提示(prompt)和答案(answer)对。通过监督学习,模型能够学习到特定任务或领域的特定模式、术语和上下文,从而提升在该任务或领域的性能。 RLHF(基于...
今天继续跟大家科普几个大模型中常见的术语SFT,和RLHF。 他们分别是大模型在模型训练阶段最常用的微调和训练方式。下面这张截图就是在OpenAI官网粘贴过来的,介绍了他们的ChatGPT是如何训练出来的。首先在提出一个问题之前,我们说为什么还有个预训练的过程?其实就是GPT运用了一种叫做无监督的学习方式,他们收集了网上的...
不同的训练阶段(如SFT、RLHF)对显存的需求也有所不同。 SFT阶段的显存分析 理论计算 以LLaMA-7B模型为例,让我们来分析SFT阶段的显存需求: 模型权重:7B参数 × 2字节(FP16) = 14GB Adam优化器状态:7B参数 × 8字节 = 56GB 梯度:7B参数 × 2字节 = 14GB 激活值:依赖于序列长度和batch size 以上是LLaM...
在众多优化技术中,结构化微调(SFT)和强化学习人类反馈(RLHF)备受关注。本文将对比分析这两种技术,探讨它们对LLM性能的影响。 首先,我们来看看结构化微调(SFT)。SFT是一种针对特定任务或领域的模型优化技术,通过在预训练的语言模型上进行有针对性的微调,使其更好地适应该领域的特定模式、术语和上下文。SFT的优点在于...
SFT中文释义为:一种通过监督学习进行模型微调的方法。 RLHF的释义为:一种利用人类反馈进行强化学习的方法,该方法通过收集人类对模型输出的反馈;然后使用这些反馈来优化模型的行为。 1. 2. 复制 说白了,不论是SFT还是RLHF的目的只有一个,那就是让模型变得更好。