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...
SFT、RLHF和 DPO 都是先估计LLMs本身的偏好,再与人类的偏好进行对齐; 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...
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...
实现原理:SFT使用的是监督学习算法,依赖于标注数据来指导模型的微调过程;而RLHF则使用的是强化学习算法,通过人类反馈来优化模型的行为。 应用场景:SFT适用于有明确任务目标和大量标注数据的任务;而RLHF则更适用于需要不断升级优化的系统,如对话生成等任务。 技术难度:RLHF的技术难度相对较高,因为它需要设计复杂的奖励...
在自然语言处理和机器学习领域,SFT、RLHF、DPO、IFT等技术扮演着重要角色。本文将对这四种技术进行详细解析,以便读者能够深入理解其原理和应用。 一、SFT(监督微调) SFT,即监督微调(Supervised Fine-Tuning),是一种在预训练模型基础上,通过提供标注好的数据进行进一步训练的方法。其目的在于使模型在特定任务或领域上表...
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。
在自然语言处理(NLP)的广阔天地中,SFT(监督微调)、RLHF(基于人类反馈的强化学习)、DPO(作为一种模型优化技术)及IFT(内隐追随量表)等技术各领风骚,为提升语言模型的性能与人类价值观的对齐程度提供了有力支持。接下来,我们将深入探讨这些技术的原理与应用。 SFT:监督微调 SFT,即监督微调(Supervised Fine-Tuning),...
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...
其中,SFT(监督微调)和RLHF(基于人类反馈的强化学习)是两种常用的优化方法。本文将从原理、应用场景、优缺点等方面对这两种方法进行详细对比,以期为实际应用提供有益的参考。 一、原理对比 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...
(1) 监督微调(SFT)实现 - 训练目标: - 最小化模型生成答案与人工标注答案的交叉熵损失。 - 公式: 其中x为输入问题,yt 为标注答案的第t个词。 训练策略: 课程学习(urriculum Learning):从简单任务(短答案生成)逐步过渡到复杂任务(多轮对话)。