在Qwen2.5-Coder的SFT(Supervised Fine-Tuning)过程中 第一阶段:合成大量数据,再初步过滤低质量数据 在合成数据的初步阶段,生成了数千万条低质量但多样化的指令样本。通过以下步骤进行筛选: 初步过滤:使用基于规则的过滤方法移除明显低质量的样本(如代码片段缺失或语法错误严重)。 模型评分:使用小型模型(如fastText)对样...
在实际应用中,大模型训练通常会经历以上三个阶段。首先,通过预训练使模型具备一定的语言表示和知识;其次,通过微调使模型能够适应特定任务的需求;最后,通过人类反馈强化学习使模型更好地适应人类的意图和需求。通过这些阶段的优化和改进,我们可以得到更加优秀的大模型,从而更好地应用于自然语言处理、机器翻译、对话系统等...
1.多阶段训练:预训练 → 指令微调 → 长文SFT → RLHF 未来的模型训练可能更强调对长文场景的多阶段专门强化:先在通用语料做预训练,然后经过指令微调,再加入专门的长文SFT模块,最后再结合人类反馈优化(RLHF),形成更完整的训练管线。 2.层次化思维链(Hierarchical Chain-of-Thought) 在长文本场景中,“思维链”...
首先,要明确一点:所有的能力和知识其实都是在预训练阶段学到的。SFT阶段主要是为了理解文字风格和指令跟随,所以不需要太多的数据,关键在于质量、多样性和细致的任务、指令、query描述等。 最近,我们在一个base模型上进行了实验,按照任务划分后,构造了一两万条高质量的多轮对话数据。训练出的instruct模型展示了良好的...
在大模型的SFT(Self-Fine-Tuning)阶段,数据选择至关重要。以下是一些关键点,帮助你更好地理解如何选择高质量、多样性和困难性的数据: 高质量数据:选择那些经过验证、高质量的数据集,这些数据集通常包含准确、可靠的标注信息。 多样性:确保你的数据集包含各种不同的主题、领域和场景,以帮助模型更好地泛化到各种情况...
在监督微调(SFT,Supervised Fine-Tuning)阶段,修改 max_length 可以借助多种技术手段,以下从不同方面详细介绍: 数据预处理层面 1. 调整...
他也提出数智商业技术的面临几个挑战，包括大模型浪潮迈入新阶段：从Pretrain到SFT、在线推理成为未来制约大模型应用的关键瓶颈、AI Native的数智经营范式仍然是一个开放课题等。杜军平在《大模型赋能的电商大数据智能搜索与推荐》主题报告中，详细介绍了团队如何将大模型技术与电商领域应用相结合。杜军平详细介绍了深层次...
华为云帮助中心为你分享云计算行业信息,包含产品介绍、用户指南、开发指南、最佳实践和常见问题等文档,方便快速查找定位问题与能力成长,并提供相关资料和解决方案。本页面关键词:机器学习的训练阶段。
第三阶段:使用 PP..三、第三阶段:使用 PPO 模型微调 SFT 模型本阶段不需要人工标注数据,而是利用上一阶段学习的RM模型,根据RM打分结果更新预训练模型参数。具体来说,首先从用户提交的prompt中随机选择一批新的
1. TP1 PP1 pretrain 和 sft 均正常 2. TP1 PP2 pretrain 正常,sft 不正常,现象就是:一半的GPU占用显示为100%,另一半是0,训练卡住无法继续 3. TP2 PP2 同2 目前针对qwen2 的 sft,只要TP或者PP超过1,均会出现卡住的情况。 问题二: megatron_patch/data/utils.py 中 代码的147行左右 sep_index = ...