DISC-Law-SFT 数据集是由复旦大学数据智能与社会计算实验室 (Fudan-DISC) 于 2023 年构建的高质量监督微调 (Supervised Fine-Tuning, SFT) 数据集,用于训练和提升大型语言模型 (LLMs) 在法律领域的应用能力,包含近 30 万条训练数据。该数据集专为中文法律领域设计,旨在提高模型在法律文本处理、法律推理思维以及司...
Iterator(dataset=image_dataset, batch_size=32, shuffle=True) # 图像编码器创建 image_encoder = ImageEncoder() # 假设的图像编码器实现 # 图像编码与文本数据的整合 image_features = image_encoder(image_dataset[0][0]) # 假设图像编码器的输出是固定维度的向量 # 构建数据集时,结合图像编码向量与文本数...
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1. 蒸馏监督微调(dSFT): 从原始语言模型开始,需要训练以生成对用户提示的响应。这个传统步骤通常涉及对包含高质量指令和响应的数据集进行监督微调(SFT)。然而,当有教师语言模型可用时,模型可以直接生成指令和响应,这个过程称为蒸馏 SFT(dSFT)。 2. 通过偏好的 AI 反馈(AIF): 利用人类反馈来增强语言模型。传统上...
在具有不同类的数据集上微调模型是一种常见的迁移学习技术,用于将一个在一个领域上训练好的模型应用到另一个相关领域的任务中。微调模型可以通过以下步骤完成: 1. 数据集准备:首先,需要准备好具有不同类的...
模型在DeepSeekMath-Base上预训练,具有形式数学语言的特化,使用源自DeepSeek-Prover-V1的增强形式定理证明数据集进行监督微调。通过来自证明辅助反馈(RLPAF)的强化学习来实现进一步的细化。除了DeepSeek-Prover-V1的单程全防潮生成方法之外,我们提出了RMaxTS,这是Monte-Carlo树搜索的一种变体,采用内部驱动的探索策略来...
中科大字节:为视频生成提供免训练相机控制 | 来自中国科学技术大学和字节跳动的研究团队提出了一种免训练的鲁棒解决方案,为现成的视频扩散模型提供相机移动控制。与以往的工作不同,他们的方法不需要在相机标注的数据集上进行任何监督微调,也不需要通过数据增强进行自我监督训练。相反,它可以与大多数预先训练好的视频扩散...
似乎唯一可能的解决方案需要大量的、费力的人类反馈或整合大量数据集。但有趣的是,像LLM A这样的自我改进人工智能只凭借其最初有限的知识就实现了这一壮举。 解开这个谜团的关键在于理解支撑这种自监督人工智能进步的自我对弈微调(SPIN)方法论。基本上,SPIN为像LLM A这样的人工智能提供了迭代的“自我对弈”。它让...
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