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...
在构建好指令数据集后,我们可以使用监督微调(Supervised Fine-Tuning, SFT)的方法对模型进行微调。具体来说,给定指令和输入,通过让模型预测回答中的每个 token 来训练模型。 需要注意的是,与预训练阶段不同,这里的损失函数只计算回答部分的预测误差,而不包括指令部分。 1.2.4 特殊应用场景:ChatBot 的微调 对于聊天机...
SFT作为一种常见的精调方法,在大模型推理中起到至关重要的作用。 本文将首先介绍大模型推理的定义、背景和工作原理,并探讨其在各个应用领域中的实际应用场景。接着,我们将详细解释精调的概念以及精调过程及方法,并阐述精调对于提升模型性能的效果以及需要注意事项。 此外,本文还将专门解释SFT(Structured Fine-Tuning...
SFT模型作为一种基于稀疏特征变换的深度学习模型,在处理大规模、高维度、非线性的数据时展现出了强大的优势。通过合理的精调方法,如全参数微调、部分参数微调和冻结监督微调等,可以进一步提升模型在特定任务上的表现。同时,借助千帆大模型开发与服务平台等高效工具,用户可以轻松实现模型的训练、精调和部署,推动自然语言处...
千帆ModelBuilder模型SFT精调教程 使用百度智能云千帆大模型平台,于2024年2月14日上线。西瓜视频为您提供高清视频,画面清晰、播放流畅,看丰富、高质量视频就上西瓜视频。
通过利用千帆大模型开发与服务平台,研究者可以更加高效地进行SFT有监督精调,提升模型在特定任务上的性能。这不仅有助于推动NLP领域的发展,还为各种实际应用场景提供了更加准确和高效的解决方案。 综上所述,SFT有监督精调是提升模型性能的关键手段之一。它克服了传统机器学习和迁移学习的局限性,通过少量标注数据实现了模...
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...
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 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: ...
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...