论文:How Abilities in Large Language Models are Affected by Supervised Fine-tuning Data Composition Blind Daisy 没有Xbox 的全平台玩家 14 人赞同了该文章 目录 收起 研究目的 1. 实验 1.1 实验准备 1.2 实验细节 1.2.1 实验 1:单项能力表现 VS 数据量 1.2.2 实验 2:单项能力表现 VS 混合数据量...
【论文阅读】DeepSeekR1 :2.3.3 拒绝采样与监督微调(Rejection Sampling, Supervised Fine Tuning)17 0 2025-02-09 15:06:07 您当前的浏览器不支持 HTML5 播放器 请更换浏览器再试试哦~3 4 4 分享 - 新年新知识 知识 校园学习 技术 学习 复盘 论文 学习记录 计算机科学与技术 必剪创作 DeepSeek 2025哔...
Yi: 10K, 有这么一句话: "Our finetuning dataset consists of less than 10K multi-turn instruction response dialog pairs, with each and every one of the entry constructed and polished over multiple iterations and from user feedback. We take this approach because in our preliminary experiments, we...
Continue PreTraining(增量预训练):一般垂直大模型是基于通用大模型进行二次的开发。为了给模型注入领域知识,就需要用领域内的语料进行继续的预训练。 SFT( Supervised Finetuning, 有监督微调): 通过SFT可以激发大模型理解领域内的各种问题并进行回答的能力(在有召回知识的基础上) RLHF(奖励建模、强化学习训练): 通...
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 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 adapt a pre-trained model to ...
《LR-SQL: A Supervised Fine-Tuning Method for Text2SQL Tasks under Low-Resource Scenarios》翻译与解读 地址 论文地址:Building effective agents \ Anthropic 时间 2024年10月15日 作者 Wuzhenghong Wen , Yongpan Zhang , Su Pan , Yuwei Sun , Pengwei Lu and Cheng Ding ...
Large language models (LLMs) are typically trained in several stages, including pretraining and several fine-tuning stages; see below. Although pretraining is expensive (i.e., several hundred thousand dollars in compute), fine-tuning an LLM (or performing in-context learning) is cheap in compa...
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。文章详述了构建高质量、领域相关数据集的实战过程,推荐了适合SFT的开源数据集资源。此外,介绍了通过深度与广度问题进化策略提高数据集多样性和挑战性的方法,并...
首先，我们可以利用网上开源的数据集。例如，可以访问GitHub上的“Awesome-Chinese-LLM”项目，找到专门为指令微调设计的数据集。其次，构建自己的专业知识库。这可能包括与特定领域相关的问答对。可以使用API接口调用这些资源，为模型提供答案。此外，还可以通过“Self-Instruct”方法生成新的问题，即利用LLM（...