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標(biāo)簽 > SFT
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從Google多模態(tài)大模型看后續(xù)大模型應(yīng)該具備哪些能力
前段時間Google推出Gemini多模態(tài)大模型,展示了不凡的對話能力和多模態(tài)能力,其表現(xiàn)究竟如何呢?
使用Huggingface創(chuàng)建大語言模型RLHF訓(xùn)練流程
ChatGPT已經(jīng)成為家喻戶曉的名字,而大語言模型在ChatGPT刺激下也得到了快速發(fā)展,這使得我們可以基于這些技術(shù)來改進(jìn)我們的業(yè)務(wù)。
2023-12-06 標(biāo)簽:機(jī)器學(xué)習(xí)SFTDPO 1361 0
大模型混合多種能力項(xiàng)數(shù)據(jù)進(jìn)行微調(diào)時,會呈現(xiàn)高資源沖突,低資源增益的現(xiàn)象。我們提出的DMT策略通過在第一階段微調(diào)特定能力數(shù)據(jù),在第二階段微調(diào)通用數(shù)據(jù)+少量...
2023-10-26 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)語言模型SFT 1233 0
關(guān)于領(lǐng)域大模型-訓(xùn)練Trick&落地的一點(diǎn)思考
現(xiàn)有大模型在預(yù)訓(xùn)練過程中都會加入書籍、論文等數(shù)據(jù),那么在領(lǐng)域預(yù)訓(xùn)練時這兩種數(shù)據(jù)其實(shí)也是必不可少的,主要是因?yàn)檫@些數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)質(zhì)量較高、領(lǐng)域強(qiáng)相關(guān)、知識覆蓋...
大模型訓(xùn)練中RM分?jǐn)?shù)越來越高,那訓(xùn)出來LLM的效果一定好嗎?
如果你動手跑幾次ppo的過程就發(fā)現(xiàn)了,大模型的強(qiáng)化學(xué)習(xí)非常難以訓(xùn)練,難以訓(xùn)練不僅僅指的是費(fèi)卡,還是指的非常容易訓(xùn)崩。
通過人工標(biāo)注等方式,使用監(jiān)督學(xué)習(xí)的模式對GPT3模型(對這個是chatGPT模型的base)進(jìn)行初步訓(xùn)練(有監(jiān)督微調(diào),SFT),從而得到一個初步能夠理解...
SFT指令應(yīng)用小車循環(huán)運(yùn)行控制程序立即下載
類別:汽車電子技術(shù)論文 2010-07-07 標(biāo)簽:SFT循環(huán)運(yùn)行 632 0
大模型微調(diào)實(shí)踐心得與認(rèn)知深化
.通常CPT開始的階段會出現(xiàn)一段時間的loss上升,隨后慢慢收斂,所以學(xué)習(xí)率是一個很重要的參數(shù),這很容易理解:如果lr過大,那loss值收斂會更困難,舊...
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