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英文姓名相關資料:
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二、SFT 为什么容易灾难性遗忘? SDFT 这篇论文提供的视角就是:SFT 是一种 off-policy + offline 的方法,这个组合决定了它容易引发灾难性遗忘。 2 1 on-policy off-policy 与 online offline 这两组概念很多人都会弄混,我之前写过一篇文章,可以参考:
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SFT 监督微调详解:从入门到精通 在 机器学习 和 自然语言处理 领域,SFT(监督微调,Supervised Fine-Tuning)是一个非常重要的概念,它通过对预训练模型进行特定任务的训练,以提高模型在该任务上的表现。本文将详细介绍SFT的概念、原理、步骤、方法以及在实际应用中的案例,帮助零基础读者逐步
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其次,SFT只能学正样本,并不能直接让大模型纠正错误。 如果对于每个问题不良回复,都额外对原问题人工编写正确回复再用SFT学习,那么原始的不良回复就没有利用上,不是浪费了负样本吗? 因此这里解决方法只能是DPO或者GRPO。
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这篇文章,我想简单讨论下到底该如何把后训练工作做的 solid。 文章并没什么技术细节,大家随便看看。 敲定正确的 Baseline 有太多论文工作不置信的根因就是没有选对 baseline。 以 length penalty 为例,选择一个有着 30% 截断率的 sft 模型,不加任何…
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sft 的杂活大概是:手动标数据,不断拿 GPT4 试出效果最好的 prompt 来标数据。 言尽于此,哪个杂活更能锻炼人我就不再分析了。 新人应该选最难的工作 pretrain 方向的最大痛点是什么? 短期内没有收益、长期训不过 llama、qwen,老板会选择拥抱开源。
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深度解析SFT RLHF DPO与IFT技术 作者:rousong 2024 11 20 02:30 浏览量:36 简介: 本文详细解析了SFT(监督微调)、RLHF(基于人类反馈的强化学习)、DPO(在本文中指一种模型训练方法,非数据安全保护官)和IFT(内隐追随量表,但本文技术语境中指一种模型训练方法)的概念、原理及应用,并探讨了它们
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Topi 好的統治者;Tobias的簡稱
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近20年常用排名變化圖:
不在前1000名內..
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英文名字起源
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