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: 领域自适应:预训练的语言模型通常在大规模通用语料库上进行训练,而SFT可以通过在特定领域的数据上微调模型,使其更好地适应该领域的特定模式、术语和上下文。这...
简介:本文将介绍大模型训练的三个阶段:预训练(Pretraining)、微调(SFT)和人类反馈强化学习(RLHF)。通过了解这些阶段,我们可以更好地理解大模型在各个阶段的表现和优化方法,从而更好地应用它们来解决实际问题。 即刻调用文心一言能力 开通百度智能云千帆大模型平台服务自动获取1000000+免费tokens 立即体验 大模型训练是人...
SFT与RLHF的异同点 说起SFT和RLHF的共同点,那它们的共同点很简单,那就是通过不同的方式让模型变得更好。 还有就是两者都是基于数据驱动,或者说大模型都属于数据驱动;SFT需要标注的数据,而RLHF需要人类反馈的数据。 至于不同点,最明显的特征有两个,第一个就是两者的实现原理不同,SFT使用的是监督学习算法,而R...
这个结论虽然没有发现新的算法,但是能用来解释/预测一些现象:Forward KL因为有mass-covering的属性,用SFT进行训练的时候,这种特性会导致它倾向于学整个trajectory的mean behavior,这解释了最近literature中发现的SFT训练能够比较好的keep diversity的这一特性[Robert Kirk'24 Understanding]。另一方面,也因为这种属性,我们可...
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...
SFT 是有监督微调 (Supervised Fine-Tuning) 的简称,是指在一个预训练模型的基础上,利用标注好的数据集进行进一步的训练,以适应特定任务。 尽管RLHF 已被证明是一种较为有效的语言模型对齐技术,但是它也存在一些局限性。首先,在 RLHF 的训练过程中,需要同时维护和更新多个模型,这些模型包括策略模型、奖励模型、参...
清华大学近期提出将 SFT 与 RLHF 合二为一,并引入了统一的对齐算法——直觉微调(IFT),该算法以类人的方式直观地构建策略偏好估计,让模型在看到问题后对完整答案有一个模糊的感知。与 SFT 相比,IFT 更贴近真实的策略偏好,因此性能与 SFT 与 RLHF 的组合相当甚至更好。
ChatGPT具有比传统语言模型更出色的效果,这很大程度上归因于采用了人类反馈强化学习方法(Reinforcement Learning from Human Feedback, RLHF)的训练模式。 流程 根据Instruct GPT相关论文,整个 RLHF (基于人类反馈的强化学习) 分为这么三步: SFT (Supervised Fine-Tuning): 是有监督的微调,使用一个通用的预训练的LLM...
Chat模型一般而言就是在base上做了微调,比如sft和rlhf。sft是有监督微调,rlhf人工反馈强化学习。#人工智能 AI #AI技术 LLM #LLM(大型语言模型) GPT #Python PyTorch #TensorFlow 学习 深度学习(Deep Learning)#大模型 大语言模型 发布于 2023-12-26 11:38・IP 属地上海 赞同36 分享收藏 ...
预训练之后,GPT-4 采用了与 InstructGPT 同样的方法进行 RLHF。OpenAI 首先从人类 标注员处收集演示数据(给定一个输入,演示模型应该如何响应),并对模型的输出数据进 行排名(给定一个输入和几个输出,将输出从最好到最差进行排序)。然后执行以下步骤: 1)利用收集到的人工标注演示数据,使用监督学习(SFT)来模拟演示...