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...
同时,通过引入Inverse RL trajectory matching的视角,我们可以更好地理解何时应该使用SFT,何时应该更进一步地进行Reward Modeling,以及如何有效利用SFT数据进行Reward Modeling。 三、SFT数据的多样化应用 除了作为RLHF的替代方案外,SFT数据还可以用于多种其他应用。以下是一些具体的应用场景: 模型预训练与微调:在LLM的训练...
通过SFT,模型能够在特定任务上实现性能提升,广泛应用于各种机器学习和深度学习任务中。 二、RLHF(基于人类反馈的强化学习) RLHF,即基于人类反馈的强化学习(Reinforcement Learning from Human Feedback),是一种结合了强化学习算法与人类主观判断的训练技术。其目标在于利用人类的直觉和判断力来指导AI系统学习更复杂、更...
对于需要快速适应特定任务或领域且标注数据充足的场景,SFT可能是一个更好的选择。而对于需要充分利用人类智慧来优化模型且与人类进行交互较多的场景,RLHF可能更合适。此外,我们还可以考虑将SFT和RLHF结合起来使用,以充分发挥各自的优势。 五、案例分享 以千帆大模型开发与服务平台为例,该平台提供了丰富的模型优化工具和...
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...
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。
在人工智能的浩瀚领域中,大模型的训练与调优是通往卓越性能的必经之路。其中,监督微调(SFT)和基于人类反馈的强化学习(RLHF)作为两种核心方法论,正逐步塑造着大模型的未来。本文将深入剖析这两种技术,揭示它们的本质与奥秘。
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...
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的反馈粒度是token,rlhf 的反馈粒度是整个文本。 所以sft 只能教会模型做正确的事,每条样本都赋予同样权重的惩罚,rlhf更倾向于考虑整体影响。 模型SFT训练过程中模型输出错误结果,与answer计算得到的Loss值较大,通过反向传播降低模型输出错误结果的概率以降低Loss,是否是一种学习到了负反馈?