使用百度智能云千帆大模型平台(千帆ModelBuilder),SFT精调训练自己的行业大模型如果:你有刘慈欣所有小说的文本语料,想训练一个AI,仿照他的风格写科幻小说你有甄嬛传的剧本,想训练一个说文言文的古风嬛嬛你有电商客服对话的数据,想训练一个自己的AI客服你有很多视频
通过SFT技术,可以使模型在推理阶段更好地应对尺度变化、光照变化等因素,提高模型在复杂场景下的性能。SFT技术的研究和应用对深度学习模型在实际应用中具有重要意义。 总结 大模型训练、推理、精调和SFT是深度学习中常用的术语和关键技术,它们在模型训练和应用过程中发挥着重要的作用。通过本文的介绍,相信读者对这些术语...
精调(Fine-tuning):指在一个已经训练好的模型基础上,通过进一步训练模型的一部分参数,以适应新的任务或数据集。精调可以在不完全重新训练模型的情况下,通过微调模型的权重或调整网络中的某些层来提高模型在特定任务上的性能。 Fine-tuning: The process of further training a portion of parameters in a pretrained...
其实这一步没啥好说的,主要的东西还是大量的Prompt数据,GPT模型通过有监督的Prompt数据进行精调,其实就是做next token prediction任务。然后用精调后的模型对每个输入的[文本+prompt]进行generate,生成4~9个输出,并且进行解码操作。具体的模型流程如下图所示: SFT流程图 这一步的原理比较简单,难的是数据问题,需要大...
使用百度智能云千帆大模型平台(千帆ModelBuilder),SFT精调训练自己的行业大模型 如果:你有刘慈欣所有小说的文本语料,想训练一个AI,仿照他的风格写科幻小说你有甄嬛传的剧本,想训练一个说文言文的古风嬛嬛你有电商客服对话的数据,想训练一个自己的AI客服你有很多视频介绍和标题的数据,想训练一个爆款标题生成器直接用...
SFT(supervised fine-tuning)原理SFT是InstructGPT的核心步骤之一，其原理简单但数据需求量大。GPT模型通过大量有监督的Prompt数据进行精调，主要任务是预测下一个token。在精调后的模型对每个输入的文本与Prompt组合进行生成，产生4到9个输出，并进行解码操作。具体流程如图所示。数据量是SFT的关键，需要大量...
为了应对这一挑战,迁移学习应运而生,它利用预训练模型在新任务上进行训练,显著减少了训练时间和计算资源的需求。然而,预训练模型可能无法完美适应新任务的数据分布,这时就需要引入SFT(有监督精调)方法。 一、SFT背景与核心概念 SFT,即有监督精调,是在有监督学习任务上对预训练模型进行进一步调整的过程。其目标是...
大模型的SFT(Supervised Fine-Tuning,监督微调)是指在机器学习和自然语言处理(NLP)领域中,对已经预训练的模型进行特定任务的训练,以提高其在该任务上的表现。具体来说,SFT的基本思想是利用特定任务的数据,对已经在大量通用数据上训练完成的预训练模型进行进一步调整,使其更适合该任务,并更好地适应最终任务和对齐用户...
通过结合预训练和微调,SFT模型能够在较少的数据和计算资源下实现高效的模型性能提升。 以百度智能云平台为例,用户可以选择对应的基础模型进行SFT训练,以进一步优化模型性能和适应特定任务需求。在实际应用中,通过精调模型,可以解决直接调用大模型输出内容不够准确全面、不按格式输出等问题。例如,在劳动合同关键信息提取...
SFT(supervised fine-tuning)原理 其实这一步没啥好说的,主要的东西还是大量的Prompt数据,GPT模型通过有监督的Prompt数据进行精调,其实就是做next token prediction任务。然后用精调后的模型对每个输入的[文本+prompt]进行generate,生成4~9个输出,并且进行解码操作。具体的模型流程如下图所示: ...