第一步Supervised finetuning (SFT),中文翻译为监督微调,在预训练模型的基础上,使用带有标签的数据集进行进一步的优化和调整,以更好地适应特定任务或数据集。我们以llama2_7b_lora的训练代码来分析。 一.训练Shell脚本文件地址为:DeepSpeedExamples\applications\DeepSpeed-Chat\tra
本文分析并代码实现验证, open_rlhf库中的sft_dataset.py代码, 深入解释每行代码的作用, 并使用例子进行验证. 补齐函数 补齐函数是个功能函数, 单独放在这里, 是因为它用非常间断的代码, 实现了数据的左或右补齐. importtorchimporttorch.distributedasdistimporttorch.nn.functionalasFdefzero_pad_sequences(sequence...
sft代码框架 软件项目开发中,代码框架直接影响工程质量和开发效率。一套优秀的代码框架往往需要平衡灵活性与规范性,这对设计者的系统性思维提出较高要求。以sft代码框架为例,其设计理念体现着分层解耦与可扩展性的深度结合。 核心思想在于将业务逻辑与技术实现分离,构建清晰的逻辑层次。数据预处理层采用标准化接口处理...
今天,我们将深入探讨SFT的核心代码。⭐️SFT(监督微调)和预训练的损失函数都基于next token prediction的交叉熵损失。具体公式可以参考之前的文章。然而,对于SFT来说,并不是所有的token都需要计算损失。📚一般来说,prompt部分的token不计算损失。这是因为prompt通常是人为设计的固定模板,用于引导模型生成目标输出。这...
简介:在本次项目中,我们将逐行代码地学习如何在ChatGLM2-6B大模型上进行SFT微调。通过prompt ptune实现微调过程,深入理解模型的训练和优化过程。本文将结合实际代码,对模型训练的关键部分进行详细解读,并给出相应的代码注释和解释。 千帆应用开发平台“智能体Pro”全新上线 限时免费体验 面向慢思考场景,支持低代码配置...
逐行代码学习ChatGLM2-6B大模型SFT微调(通过prompt ptune实现),项目中的ptune/main.py文件,【代码】逐行代码学习ChatGLM2-6B大模型SFT微调,项目中的ptune/main.py文件。
用于从头预训练+SFT一个小参数量的中文LLaMa2的仓库;24G单卡即可运行得到一个具备简单中文问答能力的chat-llama2. - 更新sft代码,调整参数 · DLLXW/baby-llama2-chinese@2f0d93f
它主要用于在编译过程中解析和操作符号表信息,以提供更精确的代码分析和优化。 SFT_gcc_plugin镜像 SFT_gcc_plugin的镜像是经过编译和打包的二进制文件,其中包含了SFT_gcc_plugin插件和相关的依赖项。使用SFT_gcc_plugin镜像可以简化我们在本地环境中的编译和部署过程,因为所有的依赖项都已经包含在内。要使用SFT_gcc...
该实践代码聚焦于在大框架下开展SFT微调操作。 旨在通过特定框架实现对大进行SFT有效微调。实践代码的基础是选择合适的大框架作为依托。需精确设定SFT微调所涉及的各类超参数。数据收集环节要确保数据与微调任务的关联性。对收集的数据要进行清洗以去除噪声信息。数据标注过程保证标注的准确性与一致性。代码中会涉及数据的...
本教程聚焦于将预训练模型通过有监督微调(SFT)注入特定任务领域的技术,旨在全面覆盖这一技术的精髓。从预训练模型的简介,到有监督微调概念、数据集构建过程、特征工程策略,直至算法原理与实战操作步骤,本教程以详尽的理论解析与实操代码示例,为读者构建了一座通往自然语言处理领域应用的坚实桥梁。通过深入探讨预训练数据与...