今天我们来聊聊大模型优化的两种方法:SFT(监督微调)和RLHF(基于人类反馈的强化学习)。🔍 SFT——监督微调: 想象一下,AI就像一个勤奋的学生,通过不断的学习和练习,掌握各种技能。SFT的核心思想是在大模型的训练或微调过程中,将部分数据打上“标签”。也就是说,我们告诉大模型这些数据是什么,让它在图像识别、文...
通过SFT,模型能够在特定任务上实现性能提升,广泛应用于各种机器学习和深度学习任务中。 二、RLHF(基于人类反馈的强化学习) RLHF,即基于人类反馈的强化学习(Reinforcement Learning from Human Feedback),是一种结合了强化学习算法与人类主观判断的训练技术。其目标在于利用人类的直觉和判断力来指导AI系统学习更复杂、更...
DeepSeek 在使用监督微调(SFT)和强化学习(RL,通常结合 RLHF,即基于人类反馈的强化学习)时,一般遵循分阶段的训练流程,以优化模型在特定任务或领域中的表现。以下是其典型应用方式及技术细节: 1. 监督微调(Supervised Fine-Tuning, SFT) 目的:在预训练模型的基础上,通过高质量标注数据微调模型,使其适应特定任务或领...
监督微调与RLHF概述 在LLM的训练流程中，**监督微调（SFT）和基于人类反馈的强化学习（RLHF）**扮演着至关重要的角色。虽然SFT能够初步实现模型与人类意图的对齐，但为了进一步提升模型的输出质量、确保安全性和可控性，RLHF成为了不可或缺的环节。【SFT的作用与挑战】首先，SFT操作面临以下挑战：数据限制：SFT主要...
SFT数据可以作为行为克隆的训练数据,用于提升模型的性能。 奖励模型训练:在RLHF和AfD框架中,奖励模型是一个关键的组件。它用于评估模型生成的输出与人类意图的一致性。SFT数据可以用于训练奖励模型,使其能够更准确地反映人类的偏好和意图。 数据增强与迁移学习:在缺乏足够标注数据的情况下,可以利用SFT数据进行数据增强或...
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。
在人工智能的浩瀚领域中,大模型的训练与调优是通往卓越性能的必经之路。其中,监督微调(SFT)和基于人类反馈的强化学习(RLHF)作为两种核心方法论,正逐步塑造着大模型的未来。本文将深入剖析这两种技术,揭示它们的本质与奥秘。
数据量:模型越大/数据量越大,Reward效果越好,一般没有SFT数据多。💡 小结:SFT和RLHF都是通过human feedback对齐的方法。实际训练时,RLHF难度更大。最终效果取决于reward model训练的有多好。GPT4也探索了生成式reward model和判别式reward model的差异,也有一些工作在做多目标的reward model,这部分值得深入探索。
SFT是一种通过监督学习进行模型微调的方法。其基本原理是在预训练的语言模型基础上,使用有标签的数据集进行微调。这些数据集通常包含输入和期望的输出,如提示(prompt)和答案(answer)对。通过监督学习,模型能够学习到特定任务或领域的特定模式、术语和上下文,从而提升在该任务或领域的性能。 RLHF(基于人类反馈的强化学习...
sft的反馈粒度是token,rlhf 的反馈粒度是整个文本。 所以sft 只能教会模型做正确的事,每条样本都赋予同样权重的惩罚,rlhf更倾向于考虑整体影响。 模型SFT训练过程中模型输出错误结果,与answer计算得到的Loss值较大,通过反向传播降低模型输出错误结果的概率以降低Loss,是否是一种学习到了负反馈?