人工智能大语言模型微调技术:SFT 监督微调、LoRA 微调方法、P-tuning v2 微调方法、Freeze 监督微调方法 1.SFT 监督微调 1.1 SFT 监督微调基本概念 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...
1.全参数微调(Full Parameter Fine Tuning): 全参数微调涉及对模型的所有权重进行调整,以使其完全适应特定领域或任务。这种方法适用于拥有大量与任务高度相关的高质量训练数据的情况,通过更新所有参数来最大程度地优化模型对新任务的理解和表现。 2.部分参数微调(Sparse Fine Tuning / Selective Fine Tuning): 部分参...
Supervised Finetuning这个名词可以被分解为两部分:Supervised和Finetuning。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...
os.environ['RUN_CLASS'] = 'Supervised_Finetuning' print(os.getenv("RUN_PACKAGE")) !python main.py \ --model_type bloom \ --model_name_or_path merged-pt \ --train_file_dir /kaggle/working/MedicalGPT/data/finetune \ --validation_file_dir /kaggle/working/MedicalGPT/data/finetune \ -...
实践篇3介绍了在大模型训练领域中的一种重要技术——有监督微调(SFT,Supervised Finetuning)。SFT允许模型通过学习特定领域内的任务,提升执行特定任务的能力,相较于其他微调方法,如RLHF(奖励建模、强化学习训练),SFT提供了直接且计算成本相对低廉的途径。本文深入探讨了SFT的原理、实践应用、数据集构建技巧以及案例研究...
supervised fine-tuning微调的详细过程公式 监督微调(Supervised Fine-Tuning,SFT)是一种在预训练模型基础上,使用有标签的监督数据进一步训练模型,使其适应特定任务的技术。下面以常见的语言模型微调为例,介绍其详细过程及相关公式: 1. 预训练模型。 假设我们有一个预训练的语言模型M其参数为θ_pretrained该模型接受...
Supervised Fine-Tuning(SFT)简介 SFT是一种在预训练模型基础上,通过标注数据进行进一步训练的方法,旨在提升模型在特定任务上的性能。对于Llama 3这样的大型语言模型来说,SFT是一个不可或缺的过程。以下是SFT的基本步骤: 预训练模型选择:首先,选择一个预训练的Llama 3基础模型。Llama 3提供了多种参数规模的模型,如...
SFT(监督微调,Supervised Fine-Tuning)是一个在机器学习和自然语言处理领域中常用的术语。它指的是在一个预训练的模型(如大型语言模型)基础上,通过提供标注好的数据进行进一步训练,以使模型在特定任务或领域上表现得更好。 具体步骤如下: 预训练:首先在大规模的无监督数据集上训练一个基础模型。这一步通常涉及大量...
6、Llama模型家族Fine-tuning技术与算法实战:学员将学习Fine-tuning技术与算法,比如Supervised Fine-Tuning(SFT)、Reward Model技术、PPO算法、DPO算法等。项目六动手实现PPO及DPO算法,加强对算法的理解和应用能力。 7、Llama模型家族基于AI反馈的强化学习技术解密:深入学习Llama模型家族基于AI反馈的强化学习技术,比如RLAIF...
Supervised Fine-Tuning(SFT)是一种常用的模型微调技术,它通过在特定任务的数据集上对预训练模型进行有监督的训练,使模型能够更好地适应并完成该任务。SFT的核心在于利用标注好的数据来指导模型的学习过程,从而提高模型在特定任务上的性能。 三、使用SFT微调LLama 3的步骤 1. 数据准备 收集数据集:首先,你需要收集与...