Что такое SFT в машинном обучении
SFT (Supervised Fine-Tuning), или контролируемая тонкая настройка, — это метод, используемый в машинном обучении, в частности, для тонкой настройки больших языковых моделей (LLM). Этот подход фокусируется на настройке параметров модели с использованием набора данных помеченных примеров, что позволяет модели изучать определенные поведения или стили на основе высококачественных выходных данных.
Основные особенности контролируемой тонкой настройки (SFT)
Требования к набору данных. SFT включает в себя курирование набора данных, который содержит примеры желаемого вывода модели. Этот набор данных помечен, что означает, что он включает как входные данные, так и соответствующие правильные выходные данные, которые направляют модель во время обучения.
Процесс тонкой настройки. Во время SFT обучение модели нацелено на прогнозирование следующего токена, аналогично ее фазе предварительного обучения. Однако, в то время как предварительное обучение использует широкий набор текста, SFT использует более сфокусированный набор данных, который подчеркивает правильное поведение и стиль.
Эффективность. SFT требует меньше вычислительных затрат, чем полное обучение модели. Он позволяет эффективно обучаться на основе меньших объемов маркированных данных, относящихся к конкретной задаче, благодаря базовым знаниям, уже встроенным в предварительно обученную модель.
Преимущества SFT
Улучшенная производительность. Благодаря тонкой настройке на маркированных данных модели могут лучше понимать конкретные задачи и повышать свою производительность в этих областях, что приводит к более точным и контекстно соответствующим результатам.
Эффективность данных. SFT особенно полезен в сценариях с ограниченным количеством маркированных данных. Предварительно обученная модель использует свои существующие знания для быстрой адаптации к новым задачам с минимальной дополнительной информацией.
Универсальность. Этот метод позволяет настраивать одну предварительно обученную модель для различных приложений в разных областях, не требуя отдельных моделей для каждой задачи.
Читайте также:
- Сравнение JAX, TensorFlow и PyTorch для задач машинного обучения
- Что такое PEFT в машинном обучении
- Что такое BERT в машинном обучении
Комментарии
Отправить комментарий