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...
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\training\step3_rlhf_finetuning\training_s...
SFT是监督微调(Supervised Fine-Tun-ing)的缩写。这是一种常见的深度学习策略,通常在预训练的大语言模型上使用。 RLHF(Reinforcement Learning from Human Feedback,人类反馈强化学习)起到的作用是,通过将人类的反馈纳入训练过程,为机器提供了一种自然的、人性化的互动学习过程。这就像人类从另一个专业人士身上...
P-tuning v2 微调方法解决了 P-tuning v1 方法的缺陷,是一种参数高效的大语言模型微调方法。 P-tuning v2 微调方法仅精调 0.1% 参数量(固定 LM 参数),在各个参数规模语言模型上,均取得和 Fine-tuning 相比肩的性能,解决了 P-tuning v1 在参数量不够多的模型中微调效果很差的问题。如下图所示(横坐标表示...
什么是SFT(监督微调,Supervised Fine-Tuning) 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。
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): ...
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训练方式 Supervised fine-tuning is a training technique used in machine learning, particularly in the field of natural language processing (NLP). It involves taking a pre-trained model and further training it on a specific task withlabeled data. This technique is used to ...
概述 深度探索有监督微调(SFT)在构建大模型时的应用,特别是针对特定任务的策略。通过在预训练模型基础上使用领域相关数据集进行微调,这种方法在成本与效率上优势显著。文章详述了构建高