SFT（Supervised Fine-Tuning）监督微调是指在源数据集上预训练一个神经网络模型，即源模型。然后创建一个新的神经网络模型，即目标模型。目标模型复制了源模型上除了输出层外的所有模型设计及其参数。这些模型参数包含了源数据集上学习到的知识，且这些知识同样适用于目标数据集。源模型的输出层与源数据集的标签紧密相...
在自然语言处理和机器学习领域,SFT、RLHF、DPO、IFT等技术扮演着重要角色。本文将对这四种技术进行详细解析,以便读者能够深入理解其原理和应用。 一、SFT(监督微调) SFT,即监督微调(Supervised Fine-Tuning),是一种在预训练模型基础上,通过提供标注好的数据进行进一步训练的方法。其目的在于使模型在特定任务或领域上表...
监督式微调(SFT: Supervised Fine-Tuning)是一种在预训练模型基础上,通过标注数据(一般是构造的对话数据)进一步优化模型性能的方法。 一般来说,预训练模型并不具备流畅的对话能力,只有经过构造的对话数据进行针对性微调后,才能“激发”出模型的chat能力 在微调训练层面,对于transformer这种架构的模型,SFT阶段(监督式微调...
全量微调SFT(Supervised Fine-Tuning)与LoRA(Low-Rank Adaptation of Large Language Models)在深度学习中都是用于微调预训练模型的方法,但它们具有不同的特性、适用场景和实现方式。以下是两者的详细对比: 一、基本原理 1、SFT(全量微调): 是一种传统的模型微调方法,主要用于在特定任务上进一步训练预训练模型。 在SF...
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...
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(...
首先,Supervised指的是监督学习,是机器学习的一种类型,其中模型是通过一组有标签的训练数据进行训练的。每个训练样本都有一个对应的标签或结果,模型的任务就是学习从输入数据到这些标签的映射。然后,Finetuning指的是微调,是指在预训练模型的基础上,进行进一步的训练,以适应特定的任务。
为了提升模型在特定任务上的表现,监督微调(Supervised Fine-Tuning,简称SFT)技术应运而生。本文将详细探讨SFT技术在大模型应用中的含义、工作原理、应用优势以及实施步骤。 一、SFT的含义 SFT,即监督微调,是一种针对预训练模型的训练方法。它通过在特定任务的数据集上对预训练模型进行进一步训练,以优化模型在该任务上...