SFT是监督微调(Supervised Fine-Tuning)的缩写。这是一种在预训练大语言模型上使用的深度学习策略,旨在通过利用标记好的数据对模型进行进一步的微调,使模型能够更好地适应特定的任务或领域。 具体过程如下: 预训练模型:首先,需要一个已经在大规模数据集上预训练好的语言模型。这个模型已经学习了语言的通用特征和模式,...
SFT 常见的含义包括: 1. **领域判断**:根据提问场景(考试专家),SFT 更可能指向技术领域的术语。 2. **概念筛选**: - **机器学习领域**:SFT 全称 **Supervised Fine-Tuning**,即监督式微调。指在预训练模型的基础上,使用有标注的数据对模型进行进一步调整,使其适应特定任务(如对话生成、文本分类)。 -...
SFT(Supervised Fine-Tuning)是一种机器学习技术,特别是在自然语言处理(NLP)领域中,用于优化预训练的语言模型(LLM)以适应特定的任务或数据集。在SFT过程中,首先使用大量无标签数据对模型进行预训练,使其学习语言的基本结构和模式。然后,使用有标签的数据集对模型进行微调,这些数据集通常包含输入和期望的输出,如提示(p...
SFT是缩写词,具体含义取决于应用场景,主要包含监督微调(Supervised Fine-Tuning)和软件容错(Software Fault Tolerance)两种解释。以下从技术实现、应用领域、核心目标三个维度展开说明。 一、监督微调(Supervised Fine-Tuning) 技术实现:在深度学习领域,监督微调指对预训练的大语言模型(如GPT...
SFT是英语缩略词,经常作为“So Freaking Tired”的缩写来使用,中文表示“太累了”。在英语中,过去式是一种动词形式,用于表示过去发生的事情。而形容词则用于描述名词或代词的性质或状态。在这里,“tired”是一个形容词,表示“疲倦的”,而“So Freaking Tired”则是形容这个状态的强度,即“非常疲倦的”。当我们将...
SFT(监督微调,Supervised Fine-Tuning)是一个在机器学习和自然语言处理领域中常用的术语。它指的是在一个预训练的模型(如大型语言模型)基础上,通过提供标注好的数据进行进一步训练,以使模型在特定任务或领域上表现得更好。 具体步骤如下: 预训练:首先在大规模的无监督数据集上训练一个基础模型。这一步通常涉及大量...
LLM的精调（Supervised Fine-Tuning, SFT）是指在预训练的基础上，利用有标签的数据集对模型进行进一步的训练，以使模型能够更好地执行特定的任务或适应特定的应用场景。SFT是LLM训练流程中的一个关键步骤，它通常位于预训练之后，旨在将通用的语言理解能力转化为针对具体任务的专业技能。SFT的核心思想是使用监督学习的...
SFT是金融术语中的“安全金融交易”的缩写。以下是关于SFT的详细解释：一、定义 SFT，全称为Secure Financial Transaction，中文可译为“安全金融交易”。这是一个在金融领域广泛使用的术语，尤其在金融衍生品和资产交易方面。其主要目的是确保金融交易过程的安全性和可靠性，减少交易风险。二、功能特点 在...
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。