大模型指令微调的步骤 构建指令微调的数据集 构建加载指令微调数据的 dataloader 评估指令微调的大模型 之前的章节我们实现 LLM 的架构,进行了预训练, 并且加载了 openai 公开的权重. 之后我们又专注在分类微调任务上, post-training 了一个垃圾邮件的分类器. 那么如果我们不仅仅是想让模型给出类别判断,而是想要他们...
指令微调的一般分为两步:第一步是先以一定的格式构造监督数据集,数据集中的输入和输出标签都是文本形式,可以是已有的标注文本,也可以利用大模型生成标注(目前很多国内做大模型的创业公司就是利用ChatGPT或者GPT-4来辅助标注的。用机器学习的话术,就是利用ChatGPT/GPT-4进行蒸馏);第二步是对大模型进行监督微调,更...
而全量微调中的偏移token包含了指令微调数据集中出现的所有token,也就是说全量微调可能会把指令微调数据集中的任何token利用到测试场景中,即使这些token与测试场景无关。图五给出了一些例子,例如在图五的左边。测试场景的提问为是什么导致了极光,而全量微调的模型大量使用了指令微调数据...
指令微调的特殊之处在于其数据集的结构,即由人类指令和期望的输出组成的配对。这种结构使得指令微调专注于让模型理解和遵循人类指令。总的来说,指令微调是有监督微调的一种特殊形式,专注于通过理解和遵循人类指令来增强大型语言模型的能力和可控性。 指令微调的实现方法 指令微调的实现方法主要包括以下几个步骤: 数据准...
指令微调 基于收集到的IT数据集,可以以完全监督的方式直接对预训练模型进行调优,在给定指令和输入的情况下,通过顺序预测输出中的每个标记来训练模型。 数据集 这一小节将介绍一些广泛应用的指令调优数据集。 Natural Instructions Natural Instructions是一个人工制作的英语指令数据集,由193K个实例组成,来自61个不同的NLP...
1 指令微调数据集形式“花样”太多 大家有没有分析过 prompt对模型训练或者推理的影响?之前推理的时候,发现不加训练的时候prompt,直接输入模型性能会变差的,这个倒是可以理解。假如不加prompt直接训练,是不是测试的时候不加prompt也可以?还有一个就是多轮prompt和单轮prompt怎么构造的问题?好多模型训练方式不统一 包括...
指令微调是引导语言模型落地、构建高性能对话模型的关键一步。针对目前开源的指令数据集质量低、覆盖领域少、数据信息不透明等问题,智源研究院推出了千万级指令微调数据集Infinity Instruct。该数据集今年6月发布,近日完成了新一轮迭代,包括Infinity-Instruct-7M基础指令数据集和Infinity-Instruct-Gen对话指令数据集。
这篇博客是一篇来自 Meta AI，关于指令微调 Llama 2 的扩展说明。旨在聚焦构建指令数据集，有了它，我们则可以使用自己的指令来微调 Llama 2 基础模型。目标是构建一个能够基于输入内容来生成指令的模型。这么做背后的逻辑是，模型如此就可以由其他人生成自己的指令数据集。这在当想开发私人个性化定制模型，如发送推特...
本文将探讨指令微调方案,介绍一些常见的微调方法。 二、指令微调方法 1. 优化循环结构 循环结构是程序中常见的部分,优化循环结构可以显著提升程序的性能。常见的优化方法包括:避免在循环内部进行重复计算、减少循环次数、合理使用循环终止条件等。通过对循环结构进行微调,可以减少程序的运行时间,提高效率。 2. 算法优化 ...
指令微调(Prompt Tuning)和PEFT高效参数微调(Parameter Efficient Fine-tuning)是深度学习领域的两种关键技术,尤其在自然语言处理和计算机视觉等任务中。它们的目标都是优化预训练模型的性能,使其更好地适应特定任务。指令微调(Prompt Tuning),也被称为Prefix Tuning,主要是在模型的输入或隐层添加k个额外可训练的前缀toke...