来自较弱llm的输出然后由高级llm细化（辨别）显著优于由高级llm直接生成的输出（生成）。 引入了一种基于强化学习微调（RLFT）的方法，该方法利用正样本和负样本来改善复杂的指令跟 …

2024年2月27日 · 在实践中，我们可以使用最好的工具之一来训练带有SFT的LLM，即transformer reinforcement learning (TRL) Python库，该库包含了一个可以用几行代码来微调现有语言模型 …

可以用来使用 SFT 训练 LLM transformer 强化学习 （TRL） Python 库，其中包含 SFT 的实现，可用于微调现有语言模型只需几行代码。 如果SFT任务类型较多，可以尝试添 …

Supervised fine-tuning (SFT) “有监督微调”意味着使用有标签的数据来调整一个已预训练好的语言模型（LLM），使其更适应某一特定任务。 通常LLM的预训练是无监督的，但微调过程往往是 …

2024年10月2日 · LLMs：ColossalChat相关的开源训练数据集简介(SFT指令微调数据集+奖励模型排序数据集+RLHF数据集)、RLHF算法实现的三个阶段(监督指令微调→训练奖励模型→RLHF …

2023年9月21日 · Supervised fine-tuning (SFT) 使用有标签的数据来调整一个已预训练好的大语言模型（LLMs），使其更适应某一特定任务。 通常LLM的预训练是无监督的，但微调过程往往 …

在SFT的时候，loss依然是你最重要的指标！一般在SFT过程中，loss会先升后降； 可以尝试多种模式训练方案，如在continue pre-train 中添加SFT数据，在SFT数据添加高质量的pre-train数 …

中文大模型微调(LLM-SFT), 支持模型(ChatGLM, LlaMA, Bloom, Baichuan-7B), 支持(LoRA, QLoRA, DeepSpeed, UI, TensorboardX), 支持(微调, 推理, 测评, 接口)等.

2023年8月8日 · Supervised fine-tuning, involves adapting a pre-trained Language Model (LLM) to a specific downstream task using labeled data. In supervised fine-tuning, the...

2024年11月12日 · 监督微调（sft）是llm对齐过程中的第一步训练。实际上，它非常简单。首先，我们需要整理一组高质量的llm输出数据集 ——这些基本上只是llm正确行为的示例；请参见 …