1.2 监督微调的步骤 具体来说,监督式微调包括以下几个步骤:预训练: 首先在一个大规模的数据集上训练一个深度学习模型,例如使用自监督学习或者无监督学习算法进行预训练;微调: 使用目标任务的训练集对预训练模型进行微调。通常,只有预训练模型中的一部分层被微调,例如只微调模型的最后几层或者某些中间层。在...
监督式微调(SFT: Supervised Fine-Tuning)是一种在预训练模型基础上,通过标注数据(一般是构造的对话数据)进一步优化模型性能的方法。 一般来说,预训练模型并不具备流畅的对话能力,只有经过构造的对话数据进行针对性微调后,才能“激发”出模型的chat能力 在微调训练层面,对于transformer这种架构的模型,SFT阶段(监督式微调...
与样例 1 一样,BERT模型微调时,将预训练好的模型参数复制到微调模型,而输出层参数随机初始化。 1.5 SFT 监督微调的主流方法 随着技术的发展,涌现出越来越多的大语言模型,且模型参数越来越多,比如 GPT3 已经达到 1750 亿的参数量,传统的监督微调方法已经不再能适用现阶段的大语言模型。为了解决微调参数量太多的问...
与样例 1 一样,BERT 模型微调时,将预训练好的模型参数复制到微调模型,而输出层参数随机初始化。 1.5 SFT 监督微调的主流方法 随着技术的发展,涌现出越来越多的大语言模型,且模型参数越来越多,比如 GPT3 已经达到 1750 亿的参数量,传统的监督微调方法已经不再能适用现阶段的大语言模型。为了解决微调参数量太多的...
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层外的所有模型设计及其参数。这些模型参数包含了源数据集上学习到的知识,且这些知识同样适用于目标数据集...
本文作者深入调研了监督微调(SFT)在大模型知识注入上的有效性,提出了一种新型数据生成方法:Fact-based生成方法,通过监督式微调(SFT)实现了大模型新知识的有效注入。 https://arxiv.org/pdf/2404.00213.pdf 背景介绍 近两年随着大模型的发展,越来越多的应用场景逐步开始探索大语言模型(LLM)的适用性。LLM应用开发者...
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...
与样例 1 一样,BERT 模型微调时,将预训练好的模型参数复制到微调模型,而输出层参数随机初始化。 1.5 SFT 监督微调的主流方法 随着技术的发展,涌现出越来越多的大语言模型,且模型参数越来越多,比如 GPT3 已经达到 1750 亿的参数量,传统的监督微调方法已经不再能适用现阶段的大语言模型。为了解决微调参数量太多的...
监督微调(Supervised Fine-Tuning)是一种常用于深度学习中的模型优化技术。在监督式微调中,使用一个已经训练好的深度学习模型(称为预训练模型)作为初始状态,然后在目标任务的训练集上进行微调,使得模型能够更好地适应目标任务。 在监督微调中,首先使用一个大规模的数据集对预训练模型进行训练,以使其学会表示通用的特...
监督微调是一种常用于深度学习中的模型优化技术。在监督式微调中,使用一个已经训练好的深度学习模型(称为预训练模型)作为初始状态,然后在目标任务的训练集上进行微调,使得模型能够更好地适应目标任务。 在监督 监督微调是一种常用于深度学习中的模型优化技术。在监督式微调中,使用一个已经训练好的深度学习模型(称为...