BERT 模型是 Google AI 研究院提出的一种预训练模型，通过预训练 + 微调的方式于多个 NLP 下游任务达到当时最先进水平，如实体识别、文本匹配、阅读理解等。与样例 1 一样，BERT 模型微调时，将预训练好的模型参数复制到微调模型，而输出层参数随机初始化。1.5 SFT 监督微调的主流方法 随着技术的发展，涌现出越...
本文重点介绍使用微调框架unsloth,围绕DeepSeek R1 Distill 7B模型进行高效微调,并介绍用于推理大模型高效微调的COT数据集的创建和使用方法,并在一个medical-o1-reasoning-SFT数据集上完成高效微调实战,并最终达到问答风格优化&知识灌注目的。 你能收获什么: 亲手完成DeepSeek R1蒸馏模型的微调实战 对模型微调、推理数据...
微调是一个将预训练模型在较小、特定数据集上进一步训练的过程,目的是精炼模型的能力,提高其在特定任务或领域上的性能。微调的目的是将通用模型转变为专用模型,弥合通用预训练模型与特定应用需求之间的差距,确保语言模型更贴近人类的期望。 一、基本概念 有监督微调(Supervised Finetuning,SFT),也被称为指令微调(Instru...
切勿在 sft 阶段强行给模型做知识注入,比如训个 50W 条的 code 数据,所有的知识注入工作应该采用 continue-pretrain 的思路进行,否则都会使得模型的通用能力掉点明显(sft 做知识注入基本上是 100% 某个知识,但 continue-pretrain 做知识注入会控制在 10% ～ 20% 左右的比例)。 幻觉问题 首先,我们需要知道什么...
利用Self-Instruct帮助生成微调指令集 用微调替代或增强提示工程 大模型微调(SFT)的一个事实是:你在Pormpt Engineering做的很多工作是可以通过微调给大模型注入知识以增强其响应能力来实现的。毕竟大模型本身就是在大量的Prompt与响应基础上训练与学习而来,你的Prompt工程的指令数据完全可以拿过来进行SFT训练。
监督微调就是给AI请的“海淀名师”,专门针对某个学科(特定任务)开小灶。举个例子: 预训练阶段:AI在知识的海洋里自学,啥都沾点边 监督微调:海淀名师带着刷《黄冈密卷》,专攻薄弱环节 突击班怎么上?——SFT三步走 准备教辅资料:得整点带标准答案的练习题(标注数据)。想让AI成为情感分析大师?就得准备标注好“...
当下，大语言模型（LLMs）的训练流程通常遵循三个主要步骤：预训练（Pre-Training，PT）、监督微调（Supervised Fine-Tuning，SFT）以及偏好优化（Preference Optimization，PO）。在预训练阶段，语言模型会接触到大规模的语料库，从而初步建立起对语法、逻辑和常识知识的理解。然而，由于训练语料中可能包含偏离人类价值观的...
大语言模型常见的sft微调方法有哪些，比如lora 大语言模型在实际应用中常通过监督微调提升特定任务表现，适应不同场景需求。这里梳理几种主流方法，结合原理与应用场景分析，帮助选择合适方案。全参数微调属于传统方法，直接调整模型所有参数适应新任务。操作流程上需加载预训练模型，在目标数据集上继续训练，更新每一层权重...
本文作者深入调研了监督微调(SFT)在大模型知识注入上的有效性,提出了一种新型数据生成方法:Fact-based生成方法,通过监督式微调(SFT)实现了大模型新知识的有效注入。 https://arxiv.org/pdf/2404.00213.pdf 背景介绍 近两年随着大模型的发展,越来越多的应用场景逐步开始探索大语言模型(LLM)的适用性。LLM应用开发者...
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。