标准化程度:SFT是一种更为标准化和广泛应用的模型调优方法,有着明确的定义和操作步骤。而指令微调则可能因应用场景和具体需求的不同而有所差异,缺乏统一的标准。 应用场景:SFT通常适用于有明确任务目标和大量标注数据的场景。它通过对预训练模型进行微调,使其能够快速适应新的任务。而指令微调则可能更多地应用于那些需要针对特定指令或需求进行
一、SFT指令微调数据集SFT(Split-Feed-Forward)是一种新型的预训练模型架构,其特点在于将信息流分为两个方向,以提高模型的上下文理解能力。ColossalChat中的SFT模块使其能够更好地理解和生成长距离依赖的语言结构。SFT指令微调数据集是一个大型的、多元化的开源数据集,用于微调预训练模型。该数据集由多种语言的文本构...
这一理念在Meta发布的《LIMA: Less Is More for Alignment》论文中得到了有力阐述,该文献强调了在指令微调过程中,高品质微调数据的决定性作用。据此,SFT数据应当将重心放在提升样本质量的打磨上,而非单纯追求数量的增长。 1、构建策略 任务导向策略:明确需要模型完成的具体任务,如文本分类、情感分析、机器翻译等,根据...
SFT(Supervised Fine-tuning)是一种将预训练模型用于特定任务的方法,通过在微调阶段引入标注数据来优化模型性能。本文将介绍大规模SFT微调指令数据的生成过程,包括种子数据选择、prompt设计、数据扩展和模型评估等方面。一、种子数据选择种子数据是SFT微调的基础,需要选择高质量的标注数据。在选择种子数据时,需要考虑数据来源...
这个过程通常需要构建一个高质量的指令微调数据集。以下是构建SFT指令微调数据集的具体步骤: 1)确定任务和指令 任务定义:明确你想要模型完成的具体任务,例如文本分类、情感分析或机器翻译。 指令构建:根据任务定义,构建相应的指令模板。例如,对于文本分类任务,指令可能是“将以下文本分类为正面或负面”。 2)收集原始...
假设需要用Lora或者QLora来微调某个大模型,则需要构造用于SFT微调的指令数据集。 指令数据集的格式一般是json格式,每条记录都由instruction ,input,output这三部分组成: 另外,为了防止有大模型遗忘发生,我们一般会构造自定义的领域数据集,并且与HuggingFace上下载的专门用于指令微调的标准数据集进行混合配比,从而形成微调用...
今天要介绍一篇非常有趣的论文,探讨SFT数据的极限:在最简单的条件下,我们能用什么数据来进行微调🐶。论文的主题是“无需显式指令微调,语言模型也能实现指令跟随”。听起来有点反直觉,对吧?作者提出了两种“隐式指令微调”的方法: 响应微调(Response Tuning):只使用响应数据来训练模型,不提供对应的指令(更通俗地...
SFT微调:开源SFT数据集及数据处理过程。 自实现trainer支持prompt指令微调, 支持任意断点继续训练; 支持Huggingface trainer的sequence to sequence微调; 支持传统的低学习率,只训练decoder层的微调。 偏好优化:使用DPO进行全量偏好优化。 支持使用peft lora进行偏好优化; 支持模型合并,可将Lora adapter合并到原始模型中...
SFT数据集全部来自BELLE大佬的贡献,感谢。SFT数据集分别为:generated_chat_0.4M、train_0.5M_CN和train_2M_CN,清洗后剩余约137万行。 sft指令微调数据集示例:{ "prompt": "解释什么是欧洲启示录", "response": "欧洲启示录(The Book of Revelation)是新约圣经的最后一卷书,也被称为《启示录》、《默示录》...