大模型（LLMs）LLM生成SFT数据方法面

最新推荐文章于 2025-05-03 09:15:00 发布
最新推荐文章于 2025-05-03 09:15:00 发布
阅读量1.4k 收藏 15
点赞数 18
文章标签： 人工智能 机器学习 深度学习 经验分享 语言模型
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/A19720252059/article/details/141034721
版权

一、SFT数据集如何生成？

SFT数据集构建通常有两种方法：人工标注和使用LLM（比如GPT-4）来生成的，人工标注对于构 建垂直领域比较合适，可以减少有偏数据，但是成本略高；使用LLM生成，可以在短时间内生成大 量数据。 SFT数据集构建以及SFT微调Pipeline如下图所示：

二、Self-Instruct 篇

2.1 什么是 Self-Instruct ？

 

SELF-INSTRUCT，一个通过引导自己的生成来提高预训练语言模型指令跟从能力的框架。 其流水线从生成指令、输入和输出语言模型的样本、过滤掉无效或相似的样本、到最后微调原始模型。 应用于普通 GPT3，证明在SUPER-NATURALINSTRUCTIONS上比原始模型有 33% 的绝对改进，与使用私人用户数据和人工注释进行训练的 InstructGPT00的性能相当。

为了进一步评估，为新任务策划了一组专家编写的指令，并通过人工评估表明，使用 SELF-INSTRUCT 调整 GPT3 的性能大幅优于现有公共指令数据集，仅与 InstructGPT001 相比有 5% 的绝对差距。 SELF-INSTRUCT 提供了一种几乎无需标注的方法，用于将预训练语言模型与指令对齐，并且发布了大型综合数据集以促进未来指令调优的研究。

2.2 Self-Instruct 处理思路？
  • 步骤1：作者从 175个种子任务中随机抽取 8
最低0.47元/天 解锁文章
【LLM数据篇】预训练数据集+指令生成sft数据集
发现问题，并解决问题，批判性思维
08-20 1万+
在《Aligning Large Language Models with Human: A Survey》综述中对LLM数据分类为典型的人工标注数据、self-instruct数据集等 优秀的开源sft数据集：alpaca_data、belle、千言数据集、firefly、moss-003-sft-data多轮对话数据集等 文章目录 note 构造指令实例的3种方式 sft：Aligning Large Language Models with Human: A Survey Alpaca 1. self
【LLM】sft和pretrain数据处理和筛选方法
发现问题，并解决问题，批判性思维
10-29 8551
# 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 @[toc] # 一、sft数据的筛选策略 内容概要： - 构造sft数据 - 评估sft数据质量和数量 - 自动化筛选高质量sft数据 ## 1.1 使用self-instruct构造sft数据 论文：《Self-Instruct: Aligning Language Model wit
【AI大模型实战】有监督精调(sft)数据集构建实战教程和代码实例讲解
AI天才研究院
03-21 2987
在人工智能领域，大型预训练模型（如 GPT-3、BERT 等）已经取得了显著的成果。然而，这些模型通常需要大量的标注数据进行微调（Fine-tuning），以适应特定的任务和领域。为了降低数据标注的成本和时间，研究人员提出了一种名为有监督精调（Supervised Fine-tuning，SFT）的方法，该方法利用少量的标注数据对预训练模型进行微调。本文将详细介绍 SFT 数据集构建的实战教程和代码实例。有监督精调方法在利用预训练模型进行迁移学习方面取得了显著的成果。
【万字详解】SFT 是什么?大模型SFT（监督微调）该怎么做（经验技巧+分析思路）
最新发布
javatiange的博客
05-03 1509
不用担心会破坏模型效果，毕竟 prompt 根本不算 loss，这么做的目的是适应线上用户的糟糕表达，没有一个用户会希望听到“不是我们的模型不行，而是你 prompt 写的不行”这种观点(我试了一圈，糟糕 prompt 的理解能力，感觉国内模型和 GPT4 的差距挺大的)。还是那句话，sft数据要的是质不是量。我前面提到过，实际工作中，出于耗时的考虑，可能不会用cot来训模型，但是数据生产的时候，为了保证回复质量还是应该让 GPT4用cot的方式进行回复，我们在训自己的模型的时候，省去cot 环节即可。
大模型算法岗面试题系列（二十）|SFT指令微调数据如何构建?
Code1994的博客
08-05 1365
在人工智能领域，SFT（Supervised Fine-Tuning）是一种常见的技术，用于在特定任务上微调预训练模型。这个过程通常需要构建一个高质量的指令微调数据集。
大模型高效参数微调策略
xiangxueerfei的博客
05-27 3057
大模型指令微调（Instruction Tuning）是一种针对大型预训练语言模型的微调技术，其核心目的是增强模型理解和执行特定指令的能力，使模型能够根据用户提供的自然语言指令准确、恰当地生成相应的输出或执行相关任务。指令微调特别关注于提升模型在遵循指令方面的一致性和准确性，从而拓宽模型在各种应用场景中的泛化能力和实用性。
41-大模型（LLMs）LLM生成SFT数据方法面.pdf
12-31
在当前AI领域，大模型（如LLMs）在生成SFT（Supervised Fine-Tuning）数据集的方法上呈现出了两种主要的技术路径。第一种方法为人工标注，这在构建特定的垂直领域数据集时非常合适，有助于减少数据偏见，尽管其成本...
大模型面试宝典.zip
03-22
P+ 大模型（LLMs） LLM生成SFT数据方法面 深度优化模块 P+ 大模型（LLMs） 增量预训练篇 P+ 大模型（LLMs） 参数高效微调（PEFT）面 P+ 大模型（LLMs） 易存问题面 P+ 大模型（LLMs） 许集面 P+ 大模型（LLMs） RAG...
大模型SFT
yang_daxia的博客
06-06 636
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。
大模型微调：SFT（Supervised Fine-Tuning）主要方式、SFT-训练参数如何调整
老皮的博客
09-10 2833
AI大模型作为人工智能领域的重要技术突破，正成为推动各行各业创新和转型的关键力量。抓住AI大模型的风口，掌握AI大模型的知识和技能将变得越来越重要。学习AI大模型是一个系统的过程，需要从基础开始，逐步深入到更高级的技术。这里给大家精心整理了一份全面的AI大模型学习资源，包括：AI大模型全套学习路线图（从入门到实战）、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习、面试题等，资料免费分享！
大模型之Bloom&LLAMA----SFT(模型微调)
热门推荐
lovely_yoshino的博客
08-17 1万+
SFT（Scalable Fine-Tuning）是一种用于自然语言处理的技术，它通过对预训练的语言模型进行微调，使其适应特定任务。在大模型SFT中，使用的是大型的预训练语言模型，例如LLAMA、GPT等，这些模型具有数十亿甚至数百亿个参数，可以处理大量的文本数据。SFT的主要思想是在一个大型的预训练模型的基础上，针对特定的任务对模型进行微调。在微调过程中，模型会根据任务的特点调整模型的参数和结构，以提高模型在该任务上的表现。在微调过程中，可以使用不同的技术，例如数据增强、正则化、优化算法等。
【大模型系列】SFT（Supervised Fine-Tuning，监督微调）
优快云站内信: https://i.youkuaiyun.com/#/msg/chat/qyj19920704
03-21 1万+
SFT，即监督微调（Supervised Fine-Tuning），是指在预训练模型的基础上，通过有监督的学习方式对模型进行进一步的微调，以适应特定的任务或数据集。预训练模型通常是在大规模无标签数据上进行训练的，具有强大的泛化能力。然而，预训练模型并不一定能够直接应用于特定的下游任务，因此需要通过 SFT 对其进行微调，以提高其在特定任务上的表现。
【大模型】SFT和RLHF
Dong_ZH的博客
08-14 1321
方法优点缺点SFT1. 启动简单，仅需要问答对数据就可以进行训练；2. 训练简单，直接对LLM进行调参，大部分情况下，训练几个epoch就可达到预期；3. 显存资源相比于RLHF来说耗费低。1. 模型的效果非常依赖于SFT数据的质量，天花板取决于SFT数据标注的质量；2. 对标注要求高，对一条指令来说，要标注很高质的回答其实是一件非常困难的事情，既耗时又耗力。RLHF1. 直接利用人类偏好来进行指导大模型的训练，使大模型的输出更能满足人们的要求；
SFT大模型：探索人工智能的无限可能
2401_84204207的博客
06-18 1402
• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；总之，SFT大模型以其独特的优势和创新性，为人工智能领域的发展注入了新的活力。
大规模SFT微调指令数据的生成
爱吃火锅的博客
08-17 2068
怎么自动化生成SFT数据？
在大模型领域，什么是SFT（Supervised Fine-Tuning）
jsnsnsb的博客
04-04 653
模型死记硬背训练数据 → 早停（Early Stopping）+ Dropout。：单一SFT可能损害其他能力 → 多任务联合训练（Multi-task SFT）。：类似“专业培训”——预训练让模型学会通用语言能力，SFT 教会它具体技能。（arXiv 2023）：证明高质量SFT数据（少量但精准）可媲美RLHF。（监督微调），是训练大型语言模型（LLM）的核心技术之一。对模型进行有监督的精细调整，使其适应特定任务（如对话、摘要、分类等）。：通过SFT让模型理解复杂指令（如“请用学术风格重写”）。
大模型基础-简易理解版-SFT
weixin_50255595的博客
02-18 1892
SFT是一种在预训练大模型基础上，使用有标签的特定任务数据进一步优化模型的方法。通过这种方式，模型能够将通用语言理解能力迁移到具体任务中（如问答、翻译等），显著提升任务表现。
【人工智能时代】- SFT大模型解析：原理、应用与未来趋势
xiaoli8748的专栏
08-20 1398
SFT大模型是一种基于深度学习的自然语言处理模型，其核心在于对海量文本数据进行高效训练，从而实现对自然语言的理解和生成。其中，SFT大模型凭借其卓越的性能和广泛的应用前景，受到了业界的广泛关注。本文将为您详细解析SFT大模型的原理、应用与未来趋势，带您领略这一技术的魅力。总之，SFT大模型作为自然语言处理领域的重要成果之一，在智能客服、文本生成、情感分析和机器翻译等方面具有广泛的应用前景。本文将深入解析SFT大模型的原理和工作机制，探讨其在不同领域的应用实例，并展望其未来发展趋势。二、SFT大模型应用。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值