sft专题

大模型SFT

简介 supervised fine-tuning的缩写，即有监督的微调。如应用到一个新的场景，就可以使用SFT 开发流程设计prompt选取llm模型制作数据集，子任务1k就可以了。内容要丰富。风格格式统一；尽量不加入新知识SFT微调疑问 SFT很难学到常识、知识。更应该关注激发模型在预训练中已学到的知识、让模型学习业务所需要的特定规则、以及输出格式稳定。数据质量很重要幻觉问题，模

清华大学提出IFT对齐算法，打破SFT与RLHF局限性

监督微调（Supervised Fine-Tuning, SFT）和基于人类反馈的强化学习（Reinforcement Learning from Human Feedback, RLHF）是预训练后提升语言模型能力的两大基础流程，其目标是使模型更贴近人类的偏好和需求。考虑到监督微调的有效性有限，以及RLHF构建数据和计算成本高昂，这两种方法常常被结合使用。但由于损失函数、数据格式的差异以及对

Llama模型家族之使用 Supervised Fine-Tuning（SFT）微调预训练Llama 3 语言模型（十）使用 LoRA 微调常见问题答疑

LlaMA 3 系列博客基于 LlaMA 3 + LangGraph 在windows本地部署大模型（一）基于 LlaMA 3 + LangGraph 在windows本地部署大模型（二）基于 LlaMA 3 + LangGraph 在windows本地部署大模型（三）基于 LlaMA 3 + LangGraph 在windows本地部署大模型（四）基于 LlaMA 3

RAG与SFT技术简介

RAG与SFT技术简介 1. 检索增强生成（RAG）1.1 RAG技术的基本概念1.2 RAG的工作流程1.2.1检索阶段1.2.2 生成阶段 1.3 RAG的优势1.4 应用场景 2. 指令微调（SFT）2.1 SFT技术的基本概念2.2 SFT的工作流程2.2.1 预训练模型2.2.2 微调阶段 2.3 SFT的优势2.4 应用场景 1. 检索增强生成（RAG） 1.1

Llama模型家族之使用 Supervised Fine-Tuning（SFT）微调预训练Llama 3 语言模型（一） LLaMA-Factory简介

LlaMA 3 系列博客基于 LlaMA 3 + LangGraph 在windows本地部署大模型（一）基于 LlaMA 3 + LangGraph 在windows本地部署大模型（二）基于 LlaMA 3 + LangGraph 在windows本地部署大模型（三）基于 LlaMA 3 + LangGraph 在windows本地部署大模型（四）基于 LlaMA 3

LLaMA3（Meta）微调SFT实战Meta-Llama-3-8B-Instruct

LlaMA3-SFT LlaMA3-SFT, Meta-Llama-3-8B/Meta-Llama-3-8B-Instruct微调(transformers)/LORA(peft)/推理项目地址 https://github.com/yongzhuo/LLaMA3-SFT默认数据类型为bfloat6 备注 1. 非常重要: weights要用bfloat16/fp32/tf32(第二版

使用SFT和VLLM微调和部署Llama3-8b模型

目录 1. 环境安装2. accelerator准备3. 加载llama3和数据4. 训练参数配置5. 微调6. vllm部署7. Llama-3-8b-instruct的使用参考 1. 环境安装 pip install -q -U bitsandbytespip install -q -U git+https://github.com/huggingface/transfor

llama-factory SFT 系列教程 (四)，lora sft 微调后，使用vllm加速推理

文章目录文章列表：背景简介llama-factory vllm API 部署融合 lora 模型权重 vllm API 部署HuggingFace API 部署推理API 部署总结 vllm 不使用 API 部署，直接推理数据集 tenplatevllm 代码部署文章列表： llama-factory SFT系列教程 (一)，大模型 API 部署与使用llama-fact

llama-factory SFT系列教程 (三)，chatglm3-6B 大模型命名实体识别实战

文章列表： llama-factory SFT系列教程 (一)，大模型 API 部署与使用llama-factory SFT系列教程 (二)，大模型在自定义数据集 lora 训练与部署 llama-factory SFT系列教程 (三)，chatglm3-6B 命名实体识别实战简介利用 llama-factory 框架，基于 chatglm3-6B 模型做命名实体识别任务；本次实

Trl SFT: llama2-7b-hf使用QLora 4bit量化后ds zero3加上flash atten v2单机多卡训练(笔记)

目录一、环境 1.1、环境安装 1.2、安装flash atten 二、代码 2.1、bash脚本 2.2、utils.py 注释与优化 2.3、train.py 注释与优化 2.4、模型/参数相关 2.4.1、量化后的模型 2.4.1.1 量化后模型结构 2.4.1.2 量化后模型layers 2.4.2

llama-factory SFT系列教程 (三)，chatglm3-6B 命名实体识别实战

背景 llama-factory SFT系列教程 (一)，大模型 API 部署与使用llama-factory SFT系列教程 (二)，大模型在自定义数据集 lora 训练与部署本文为llama-factory SFT系列教程第三篇简介利用 llama-factory 框架，基于 chatglm3-6B 模型做命名实体识别任务；装包 git clone https://gith

llama-factory SFT系列教程 (二)，大模型在自定义数据集 lora 训练与部署

文章目录简介支持的模型列表2. 添加自定义数据集3. lora 微调4. 大模型 + lora 权重，部署问题参考资料简介 llama-factory SFT系列教程 (一)，大模型 API 部署与使用本文为 llama-factory SFT系列教程的第二篇；支持的模型列表模型名模型大小默认模块TemplateBaichuan27B/13BW_packbaich

llama-factory SFT系列教程 (一)，大模型 API 部署与使用

文章目录背景简介难点前置条件1. 大模型 api 部署下一步阅读背景本来今天没有计划学 llama-factory，逐步跟着github的文档走，发现这框架确实挺方便，逐渐掌握了一些。最近想使用 SFT 微调大模型，llama-factory 是使用非常广泛的大模型微调框架；简介基于 llama_factory 微调 qwen/Qwen-7B，qwen/Qwe

[LLM] 大模型基础｜预训练｜有监督微调SFT | 推理

现在的大模型在进行预训练时大部分都采用了GPT的预训练任务，即 Next token prediction。标题：Language Model Training and Inference: From Concept to Code 作者：CAMERON R. WOLFE 原文链接：https://cameronrwolfe.substack.com/p/language-mode

大模型RAG SFT

为什么需要RAG、SFT或者重训？为了拓展模型能力的边界需要额外给大模型提供私域知识，不能每次都人工加入到prompt中，需要自动加，这就引出了RAG，RAG是让AI回答问题时看一本参考书。输出不满足格式要求，例如想要一个用例包含固定的字段，但是生成结果不稳定，风格不固定，就要SFT，SFT是让AI的输出形式符合预期。当需要模型深入理解某个概念或者进行联想和专业推理，例如方法或者方法

just recode for myself 统计大模型SFT的结果与version2中text的结果bad case

问题描述：利用Qwen大模型进行SFT (lora)。将生成的结果与version2版本下的中文test.txt进行bad case分析代码实现： from tqdm import tqdm, trangeimport osimport refrom typing import Listimport jsonfrom pdb import set_trace as stoppi

GPT实战系列-GPT训练的Pretraining，SFT，Reward Modeling，RLHF

GPT实战系列-GPT训练的Pretraining，SFT，Reward Modeling，RLHF 文章目录 GPT实战系列-GPT训练的Pretraining，SFT，Reward Modeling，RLHFPretraining 预训练阶段Supervised FineTuning （SFT）监督微调阶段Reward Modeling 奖励评价建模Reinforment Learni

各种LLM数据集包括SFT数据集

各种LLM数据集包括SFT数据集数集介绍和 hf上的名字对话数据生成方法交通领域数据集SFT 的解释数集介绍和 hf上的名字通用预训练数据集 SFT datasets SFT 数据集 50万条中文ChatGPT指令Belle数据集：BelleGroup/train_0.5M_CN 100万条中文ChatGPT指令Belle数据集：BelleGroup/train_1M_C

SFT~~

有被混合后的SFT数据伤到,训通用大模型就少混点，训特定能力就着重多混合点！ SFT是目前最常见的调节模型效果的手段，然而它虽然看起来简单（准备好数据->启动），真正优化起效果来却困难重重，尤其是当我们有一堆能力项要优化时（推理能力、闲聊能力等），事情往往不会像我们预想的那样发展，单独调节能力和混合调节能力完全是两个难度。探索混合数据后的模型优化姿势：地址：https://arxiv.o

baichuan2 chat模型sft指令微调数据格式分析

一、前言百川官网：https://www.baichuan-ai.com/ 模型权重：https://huggingface.co/baichuan-inc/Baichuan2-13B-Chat 记录一下 baichuan 2 的 tokenizer 及 chat 数据构建格式。二、数据处理代码根据官方 github 的 finetune 代码，将其 preprocessing 方法抽

【LLM】sft和pretrain数据处理和筛选方法

note 痛点：训练垂直领域模型，sft数据和增量pretrain数据质量把控很重要当数据不够时，通过self-instruct等方法造多样化的数据当数据很多时，需要清洗/筛选出高质量数据文章目录 note一、sft数据的筛选策略1.1 使用self-instruct构造sft数据1.2 筛选高质量sft数据1.3 评估sft数据质量和数量二、pretrain数据的筛选策略2.1

[NLP] LLM---＜训练中文LLama2(四)方式一＞对LLama2进行SFT微调

指令精调指令精调阶段的任务形式基本与Stanford Alpaca相同。训练方案也采用了LoRA进行高效精调，并进一步增加了可训练参数数量。在prompt设计上，精调以及预测时采用的都是原版Stanford Alpaca不带input的模版。对于包含input字段的数据，采用f"{instruction}+\n+{input}"的形式进行拼接。其中，Stanford Alpaca 格式如下

LLM - 数据处理之 Process Dataset For LLM With PT、SFT、RM

目录一.引言二.PT 数据流程 1.数据样式 2.生成代码 3.数据生成三.SFT 数据流程 1.数据样式 2.生成代码 3.数据生成四.RM 数据流程 1.生成逻辑 2.RM 模型测试五.总结一.引言上篇文章 LLM - 批量加载 dataset 并合并介绍了如何加载多个文件并合成一个 dataset 数据集，本文基于上文生成的 datas

SFT调优

SFT调优快速手册 - 千帆大模型平台 | 百度智能云文档人工智能大语言模型微调技术：SFT、LoRA、Freeze 监督微调方法什么是SFT 监督微调（SFT）是指采用预先训练好的神经网络模型，并针对你自己的专门任务在少量的监督数据上对其进行重新训练的技术。在千帆平台上已经预置了ERNIE-Bot系列大模型和BLOOM系列大模型。 rapidapi API Hub - Free P

LLM - SFT workflow 微调工作流程

目录一.引言二.Workflow 分流程拆解 1. Workflow 代码 2.Workflow 拆解 ◆ 超参数初始化 ◆ 数据集初始化 ◆ 加载与量化 ◆ 数据集预处理 ◆ DataCollator ◆ 模型微调 sft 三.总结一.引言前面我们对 LLM 相关流程的单步都做了分析与代码示例，下面

[NLP] LLM---＜训练中文LLama2(五)＞对SFT后的LLama2进行DPO训练

当前关于LLM的共识大型语言模型（LLM）使 NLP 中微调模型的过程变得更加复杂。最初，当 ChatGPT 等模型首次出现时，最主要的方法是先训练奖励模型，然后优化 LLM 策略。从人类反馈中强化学习（RLHF）极大地推动了NLP的发展，并将NLP中许多长期面临的挑战抛在了一边。基于人类反馈的强化学习 (Reinforcement Learning from Human Feedback，R