Instruct-SkillMix:用于为大型语言模型(LLM)指令调整创建多样化、高质量的监督式微调(SFT)数据。该流程分为两个阶段:技能提取和数据生成。 解决方案: 1. 技能提取(Skill Extraction):通过LLM从现有数据集中提取关键的“技能”,或者直接通过提示模型来获取这些技能。 2. 数据生成(Data Generation):利用LLM生成展示随机...
Condor Void:数据合成(示例生成 2 条数据/子标签) qa_dataset_void = condor_void_data_generation( model_inference_func=mock_model_inference_func, wkt=wkt, tasks=tasks, difficulties=difficulties, max_samples_per_tag=2 ) print(f"[Condor Void] 原始合成数据条数: {len(qa_dataset_void)}") # 3...
1. 技能提取(Skill Extraction):通过LLM从现有数据集中提取关键的“技能”,或者直接通过提示模型来获取这些技能。 2. 数据生成(Data Generation):利用LLM生成展示随机技能组合的(指令,响应)数据对,以提高多样性和难度。 3. 自动化流程:与以往需要人工设计元素(如选择主题、词汇等)的方法不同,Instruct-SkillMix流程...
📚 定义差异 RAG,全称Retrieval Augmented Generation,即检索增强生成。而SFT,全称Supervised Fine-Tuning,是基于监督的微调。🔧 作用不同 RAG主要用于解决大模型的幻觉问题、时效性问题以及数据安全问题。而SFT则是通过在特定数据集上进一步训练,提升大模型在特定领域或任务上的表现。📈 使用的数据类型 RAG利用的是...
dataelement / bisheng Star 9.2k Code Issues Pull requests Discussions BISHENG is an open LLM devops platform for next generation Enterprise AI applications. Powerful and comprehensive features include: GenAI workflow, RAG, Agent, Unified model management, Evaluation, SFT, Dataset Management, Enterprise...
我们最近的工作提出RLHF的一种廉价/实用的替代方案:Alignment from Demonstrations (AfD) 而非 Alignment from Preference-based Data。引入Inverse RL trajectory matching的视角,帮助理解了什么时候应该做SFT,什么时候应该更进一步地做 Reward Modeling,以及应该如何使用SFT数据进行Reward Modeling。
Previous work aiming to improve instruction-tuning performance often emphasizes the need for higher-quality supervised fine-tuning (SFT) datasets, which typically involves expensive data filtering with proprietary LLMs or labor-intensive data generation by human annotators. However, these approaches do ...
总而言之,RLHF 解决 reward 获取困难这一挑战的思路是,通过对 pairwise data 进行标注,借助 Bradley Terry Model,把 pairwise 的标注(也就是 preference)转化成绝对的分数,那么这个绝对的分数就可以是人类意图的一个有效替代。 RLHF 很 Work,但是太贵了,如果不考虑这种数据模式,我们还有什么解决思路吗?
作者:孙浩,PKU-MMLab-Cambridge|RLBeliever 主页:https://holarissun.github.io/ 编辑:青稞AI 我们最近的工作提出RLHF的一种廉价/实用的替代方案:Alignment from Demonstrations (AfD) 而非 Alignment from Preference-based Data。引入Inverse RL trajectory matching的视角,帮助理解了什么时候应该做SFT,什么时候应该更...
# Don't pad since we are about to pad each example by the DataCollator padding=False, truncation=True ) # In case there lacks an EOS token. This is because the tokenizer is # used for generation tasks, so it automatically adds a <bos> token to the # head but does not add a EO...