|
- SFT 是什么?大模型SFT（监督微调）该怎么做（经验技巧+分析思路） - 知乎
SFT 是什么?SFT (Supervised Fine-Tuning) 是监督微调的缩写，主要用于计算机科学领域，特指在预训练模型 (如大语言模型)基础上，通过少量标注数据调整模型参数，使其适应特定任务的技术。
- 大模型-SFT（Supervised Fine-Tuning）详解 - 掘金
SFT（监督微调） 是大语言模型（LLM）训练中的关键阶段，指在 预训练（Pre-training） 后，使用 标注数据 对模型进行有监督的精细化调整，使其适应特定任务或领域。 以下是深度解析： 1 SFT的核心作用 2 SFT的实施步骤 收集 指令-答案对 （如：“写一首诗”→ “春风拂面…”） 3 SFT vs 其他微调方法 4 典型SFT案例 5 挑战与解决方案 总结：SFT是将通用大模型转化为 领域专家 的关键桥梁，需平衡数据质量、计算资源和任务需求。 当前主流方案（如LoRA）大幅降低了微调门槛，使企业可快速定制专属大模型。
- 监督微调SFT（Supervised Fine-Tuning）简介 - CSDN博客
在现代大规模 语言模型 （LLM）中， SFT（Supervised Fine-Tuning）训练 通常属于 有监督学习。 它是在已有的 预训练模型 基础上，使用标注数据集进一步微调模型以执行特定任务，优化模型的表现。
- AI模型微調Fine-tuning完整指南 | Accucrazy
AI模型微調技術正在快速演進，從傳統的 Fine-tuning 到最新的 RFT（Reinforcement Fine-Tuning，強化微調），每一種技術都代表著AI訓練方法的重大突破。 本文將完整解析這些技術的原理、應用與實作經驗。
- Supervised Fine-tuning
一般需要通过后训练对需要的下游能力进行优化。 而Supervised Fine-tuning (SFT)是其中最简单的一种方法。 SFT就是使用小规模 (相比于预训练)的下游任务标记数据，使用任务对应的损失 (task-specific loss) (一般还是next token prediction作为objective)，对预训练模型进行再训练。
- 监督式微调是什么意思？监督式微调（Supervised Fine-Tuning, SFT）详细介绍
监督式微调（Supervised Fine-Tuning, SFT）是在预训练模型的基础上，使用特定任务的标注数据集进行进一步训练的过程。 预训练模型通常在大规模的无监督数据集上训练，学习语言的基本结构和知识。 SFT通过标注数据指导模型在特定任务上进行预测和推理，调整模型的权重以匹配特定任务的数据分布。 监督式微调（SFT）是在预训练模型的基础上，利用标注好的特定任务数据进行进一步训练，使模型在特定任务或领域上表现得更好。 在大规模通用数据集上对模型进行无监督预训练。 选择并标注与特定任务相关的数据集。 复制预训练模型并修改输出层以适应特定任务。 使用标注好的数据集对修改后的模型进行微调。 预训练模型是在大规模的无监督数据集上训练的，具备广泛的语言知识和特征。
- SFT阶段的一些细节解析 - 知乎
在大型语言模型（LLM）的训练过程中，监督微调（Supervised Fine-Tuning, SFT）阶段是提升模型性能的关键环节。 通过高质量、多样化的数据，SFT能够使模型更好地适应特定任务，同时增强其推理、理解和生成能力。
- Supervised Fine-Tuning (SFT) for LLMs - GeeksforGeeks
Supervised Fine-Tuning (SFT) is a process of taking a pre-trained language model and further training them on a smaller, task-specific dataset with labeled examples Its goal is to adjust weights of pre-trained model so that it performs better on our specific task without losing its general knowledge acquired during pre-training
|
|
|