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扩展指令微调语言模型
文章重点探讨指令微调的几个方面：（1）任务数量的扩展，（2）模型规模的扩展，以及（3）链式思考数据上的微调。 进一步的进展是通过将语言模型在以指令形式构建的任务集上进行微调，使模型对指令的响应更好，并减少了对少样本示例的需求。文章在指令微调方面进行了几方面的改进。首先，作者研究了指令微调的扩展影响。 Flan 微调 图 3 表 2 作者使用多个数据源（图2）和各种指令模板类型（图3）进行指令微调。 需要注意的是，确定指令微调对于小型模型或大型模型的改进程度（相对于没有微调的基准）可能会更加复杂。 指令微调大幅改善了所有模型类型的标准化平均性能。对于没有进行指令微调的T5模型，作者使用了进行语言建模的标准目标在C4上训练的经过LM适应的模型。
65730编辑于 2023-09-19 - 来自专栏自然语言处理
【LLM系列之指令微调】长话短说大模型指令微调的“Prompt”
1 指令微调数据集形式“花样”太多 大家有没有分析过 prompt对模型训练或者推理的影响？之前推理的时候，发现不加训练的时候prompt，直接输入模型性能会变差的，这个倒是可以理解。 好多模型训练方式不统一 包括指令数据形式有所不同，选择困难症又来了。。 先说一些观点，假如我们在微调一个大模型，单次实验微调所用的指令微调数据集应该选取“质量高、多样性”,在训练资源充足的情况可以加入数量更多，长度更大的数据集。 2 常见指令微调模板 通过观测一些排行榜靠前和主流指令微调数据集，笔者总结一些常见的指令微调的Prompt： 常见的是stanford_alpaca中模板 PROMPT_DICT = { "prompt_input 从指令微调数据集处理工作上，个人认为可以从以下方式进行： （1） 事先准备多种高质量的指令微调数据集，每个数据集尽量保持差异性。那高质量如何定义呢？
2.2K20编辑于 2023-08-26 - 来自专栏自然语言处理
推理大模型的后训练增强技术-指令微调篇，如何用指令微调提升推理能力？
大模型指令微调简介 指令微调定义： 指令微调是一种在带有指令提示和相应输出的标记数据集上微调大模型的技术，通过提供一组概述所需操作的指南或指令，使预训练模型适应执行特定任务。 … 大模型指令微调作用 关于指令微调的作用描述： 指令微调，在于预训练基座大模型并未针对对话或遵循指令进行优化。大模型不会回答提示：它们只是在提示后附加文本。 大模型指令微调与传统微调对比 指令微调通过给予模型明确的指令和反馈，为使模型专门化提供了一种替代方法,与微调只是提供输入输出示例不同，指令微调能够利用自然语言和对话，解释期望的行为和评估标准。 指令微调和其他微调技术不冲突，指令微调通常与微调结合使用。微调提供领域知识基础，而指令微调允许高效适应 指令微调需要在标记的（输入、输出）对上进行有监督学习。 指令微调（2021年中） 为了克服传统预训练和微调的局限性，2021 年出现了一种新方法：指令微调。指令微调涉及在模型微调阶段向语言模型提供详细的自然语言指令。
1.4K00编辑于 2025-03-09 - 来自专栏数据分析与挖掘
用GPT4进行指令微调
用GPT4进行指令微调 INSTRUCTION TUNING WITH GPT-4 论文：https://arxiv.org/pdf/2304.03277.pdf 代码：https://instruction-tuning-with-gpt -4.github.io/ 前言 之前的工作表明，使用机器生成的指令伴随数据对大型语言模型（LLM）进行微调，可以使这类模型在新任务上获得显著的zero shot能力，而且不需要人类编写的指令。 在本文中，我们首次尝试使用GPT-4来生成指令伴随数据 ，以进行LLM的微调。 这可以通过使用人类注释的提示和反馈在广泛的任务上对模型进行微调（Ouyang等人，2022），或者使用公共基准和数据集，用手动或自动生成的指令进行监督微调（Wang等人，2022b）。 指令微调的语言模型 self-instruct微调 我们使用LLaMA 7B检查点的监督微调来训练两个模型：（i）LLaMA-GPT4是在GPT-4产生的52K英语指令跟随数据上训练的，其分布情况显示在图
1.7K20编辑于 2023-04-08 Atom-7B-Chat 的 Lora 指令微调
Atom-7B-Chat 的 Lora 指令微调 概述 本节我们简要介绍如何基于 transformers、peft 等框架，对 Atom-7B-Chat 模型进行 Lora 微调。 指令集构建 LLM 的微调一般指指令微调过程。所谓指令微调，是说我们使用的微调数据形如： { "instrution":"回答以下用户问题，仅输出答案。" , "output":"2" } 其中，instruction 是用户指令，告知模型其需要完成的任务；input 是用户输入，是完成用户指令所必须的输入内容；output 是模型应该给出的输出。 即我们的核心训练目标是让模型具有理解并遵循用户指令的能力。因此，在指令集构建时，我们应针对我们的目标任务，针对性构建任务指令集。 } 我们所构造的全部指令数据集在根目录下。
21010编辑于 2025-07-17- 来自专栏深度学习自然语言处理
一篇关于LLM指令微调的综述
指令微调的LLMs 这个小节将详细介绍通过指令微调训练的广泛使用的LLM模型。 用BLOOM(176B)初始化，然后对指令数据集xP3进行微调。 Claude Claude是一种通过在指令数据集上微调预训练的语言模型来训练，旨在产生有益且无害的响应。首先对指令数据集进行监督微调。 特定域内指令微调 这一节，将描述不同领域和应用中的指令微调。 对话 InstructDial是一个为对话设计的指令调优框架。它包含从59个对话数据集创建的一致文本到文本格式的48个对话任务的集合。 最重要的是，LIMA证明了只需要一些精心设计的指令进行微调，LLMs的丰富知识和能力就可以暴露给用户。 评价指令微调数据集 IT模型的性能高度依赖于IT数据集。
8K41编辑于 2023-09-11 - 来自专栏小七的各种胡思乱想
LLM Agent指令微调方案: Toolformer & Gorilla
Massive APIshttps://github.com/ShishirPatil/gorillaGorilla在HuggingGPT，TaskMatrix.AI这两个API调用的前辈的基础上，加入了指令微调来提升 每一轮随机从6个样本中采样3个作为Few-Shot，并通过指令让GPT4随机生成10个真实世界的使用case，总共生成16450个指令样本，生成的指令样本如下图片同时Gorilla加入了Retriever-Aware 微调&推理微调的部分比较常规就是在LLama-7B模型上，使用以下参数在8*A100(40G)进行指令微调。 ，ReAct和这一章基于微调的方案Toolformer，Gorilla，指令微调的方案有以下优势planning效果更好：微调方案比Prompt方案在复杂问题规划上效果更好，尤其适合本身In-Context 但微调方案不受这一点影响，因为指令微调本身就是对齐的过程，因此更robust缺点自然是没有开箱即用的Prompt方案灵活，所以不妨用prompt方案来进行前期测试，后期用微调来进一步提升效果。
2.8K110编辑于 2023-08-15 - 来自专栏数据分析与挖掘
（三）进行指令微调
（三）对预训练模型进行指令微调。 DataCollatorForSupervisedDataset(tokenizer=tokenizer) data = data_collator(all_datasets[:2]) print(data) 指令数据一般由三部分组成 ：instruction(instruct)、input(query)、output(answer)，分别表示提示指令、文本、返回的结果。
1.4K30编辑于 2023-07-10 - 来自专栏深度学习自然语言处理
ACL2023 | 一个任务通用的的指令微调Embedder！
深度学习自然语言处理 原创 作者：cola 随着指令微调模型的发展，开始有人思考既然指令微调可以用来提升语言模型的性能，那么是否也可以用类似的方法来提升文本嵌入模型的性能呢？ 不同大小的GTR使得我们指令微调嵌入模型的表现也不同。 我们在模型微调过程中使用了4个负样本对。 指令注释：每一个MEDI的实例都是一个 \left(x, I_x, y, I_y\right) 元组。 实验结果如图3所示，结果表明如果数据是对称的或非对称的，在没有指令的情况下进行微调的INSTRUCTOR的性能与原始GTR相近或更好。但是，使用指令微调使模型能够从对称和非对称数据的组合中获益。 这体现了指令微调的重要性。 指令的鲁棒性 我们为所有评估数据集编写了五个意译指令，并测量了表现最佳和表现最差的指令之间的INSTRUCTOR的性能差距。
70620编辑于 2023-09-11 - 来自专栏自然语言处理
InstructGLM:基于ChatGLM-6B在指令数据集上进行微调
InstructGLM 基于ChatGLM-6B+LoRA在指令数据集上进行微调 https://github.com/yanqiangmiffy/InstructGLM 本项目主要内容： 2023 /4/9 发布了基于100万条由BELLE项目生成的中文指令数据的Lora权重，具体可见output/belle/chatglm-lora.pt 2023/4/8 基于deepspeed支持多卡微调， 速度相比单卡提升8-9倍具体设置可见 微调3 基于DeepSpeed进行Lora微调 2023/3/28 开源了基于alpaca和belle数据指令微调后的lora权重，详情可见output 2023 /3/25 针对ChatGLM-6B模型基于LoRA技术进行微调 2023/3/23 基于gradio的demo完善 Todo deepspeed支持 模型评估,如何评估微调后的模型效果 开源指令数据集 -1.1M ， 一份高质量的包含1.1M中文多任务指令微调数据集，包含23种常见的中文NLP任务的指令数据。
1.4K40编辑于 2023-08-25 - 来自专栏AI
微调
在高层次上，微调包括以下步骤：准备并上传训练数据训练一个新的微调模型评估结果，如果需要，返回到步骤 1使用您的微调模型访问我们的定价页面，了解有关微调模型训练和使用的更多信息。 可以进行微调的模型有哪些？GPT-4的微调目前处于实验性访问计划中 - 符合条件的用户可以在创建新的微调任务时在微调界面上申请访问权限。 如果您能够通过GPT-4获得良好的结果，通常您可以通过在GPT-4完成上进行微调，可能使用缩短的指令提示，在微调gpt-3.5-turbo模型上达到类似的质量。 创建微调模型在确保您的数据集具有正确的数量和结构，并且已经上传文件之后，下一步是创建微调作业。我们支持通过微调UI或以编程方式创建微调作业。 我可以继续微调已经微调过的模型吗？是的，您可以在创建微调作业时将已微调模型的名称传递给模型参数。这将以已微调模型为起点开始一个新的微调作业。我如何估计微调模型的成本？请参考上文中的成本估算部分。
61210编辑于 2024-04-20 - 来自专栏AiCharm
医学多模态大模型LLaVA-Med | 基于LLaVA的医学指令微调
受最近的指令调整工作的启发，LLaVA-Med使用GPT-4根据PMC-15M中的图像-文本对生成多样的生物医学多模态指令遵循数据，并使用一种新颖的课程学习方法对大规模生物医学领域的VL模型进行微调。 我们提出了一种新颖的课程学习方法，将LLaVA调整到生物医学领域，使用我们自动生成的生物医学多模态指令遵循数据进行微调。 具体而言，我们首先使用图像-文本对（使用通用指令简单要求图像的描述）对LLaVA进行微调以对齐生物医学词汇。然后，我们使用自动生成的指令遵循数据继续训练模型以学习开放性对话语义。 端到端指令微调-stage2 我们只保持视觉编码器权重不变，继续更新投影层和语言模型的预训练权重。 为了训练模型以跟随各种指令并以对话方式完成任务，我们在收集的生物医学语言-图像指令跟随数据上对模型进行微调，开发了一个生物医学聊天机器人。
3.2K20编辑于 2023-07-26 - 来自专栏GiantPandaCV
DeepSpeed-Chat 打造类ChatGPT全流程 笔记二之监督指令微调
前言 在 DeepSpeed-Chat 打造类ChatGPT全流程 笔记一 中跑通了DeepSpeed Chat的训练和推理流程，DeepSpeed Chat的训练流程包含监督指令微调（SFT），Reward 接着上面文章的todo，这篇文章主要是解析一下监督指令微调（SFT）阶段的代码实现。 0x1. 是默认关闭的，DeepSpeed-Chat 打造类ChatGPT全流程 笔记一 里面提到DeepSpeed Hybrid Engine是用在加速 RLHF 流程中最耗时的部分也就是第三步，而本文介绍的监督指令微调是第一步 总结 这篇文章解析了DeepSpeed Chat中监督指令微调这个过程的源码，这个过程和一般的PyTorch DDP分布式训练区别不是特别大，主要是自定义prompt数据集以及将普通的训练流程中的组件如模型 但这个代码在LoRA微调这部分感觉设计的耦合性有一点高，如果要新增新的微调方式比如QLoRA可能写法就不太优雅了。
1.8K20编辑于 2023-08-22 - 来自专栏深度学习自然语言处理
上下文学习和指令微调之间到底有什么关系？
最终LLM的输入序列在基本情况和IT情况下都是完全相同的,唯一的区别是，基本情况是普通LLM，而IT情况是指令微调后的LLM。 指令微调：用LoRA对LLaMA-2进行指令微调。 重复实验：用不同的随机种子重复30次实验。 实验发现 1️⃣ICL和IT收敛:我们在图3a中展示了隐藏状态的相似性。 监督学习 指令微调与经典的监督学习的不同之处在于，前者采用额外的指令来增强LLM的泛化能力，而监督学习通常教LLM专注于特定的任务。为进一步理解指令在其中的作用，对LLM进行了经典的监督学习。 该实验从训练输入中删除指令，并仅使用任务示例来微调LLM。将这种监督情况表示为SL。重复相同的分析过程，并计算Anchor-SL、Anchor-ICL和ICL-SL之间的相似性。 结果如图8b所示。 这一观察强调了指令在推动LLM隐藏状态中ICL和IT之间的收敛方面的关键作用。 从上下文学习中坜街指令微调 该实验不关注隐藏状态，而是计算LLM的每个token损失的变化。
1.3K21编辑于 2023-11-23 - 来自专栏大语言模型
大模型微调使GPT3成为了可以聊天发布指令的ChatGPT
大模型微调（Fine-tuning）是指在已经训练好的大模型基础上，进一步在特定任务或数据集上进行训练，以便让模型在特定应用场景中表现得更好。大模型微调更适合业务场景和性能需求。 大模型微调具体做了什么大模型微调（Fine-tuning）是指在已经训练好的大模型基础上，进一步在特定任务或数据集上进行训练，以便让模型在特定应用场景中表现得更好。那么大模型微调具体会做哪些内容呢？ 大模型微调的过程可以通过两个主要方面来理解：将更多数据输入模型中：现象：微调允许你将比单次提示（prompt）可以容纳更多的数据输入到模型中。 换句话说，微调过程中，模型不仅处理单个提示中的信息，还能学习和记住大量数据集中的模式和信息。解释：在微调阶段，你使用的训练数据集可能比单个提示大得多。 模型在微调过程中会调整其内部参数，使得在未来遇到类似的数据时，它能够更好地应用之前学到的知识。解释：与仅使用预训练模型处理单个提示不同，微调是一个学习过程。
21310编辑于 2024-09-06 - 来自专栏唐国梁Tommy
【论文解读】LLaVA 多模态大模型，微软首创用GPT-4生成多模态指令数据集进行指令微调
1.2 引言 具体来说，我们的论文做出了以下贡献： （1）多模态指令跟随(instruction-following)数据 一个关键挑战是缺乏视觉-语言指令跟随数据。 （2）大型多模态模型 我们开发了一个大型多模态模型（LMM），将CLIP的开放集视觉编码器与语言解码器LLaMA连接，并在我们生成的指令型视觉-语言数据上进行端到端的微调。 我们的实证研究验证了使用生成数据进行LMM指令调整的有效性，并为构建通用指令跟随视觉代理提供了实用建议。通过GPT-4，我们在科学问答多模态推理数据集上实现了最优的性能。 1.5 视觉指令微调 1.5.1 框架 png-02 （1）对于输入图像X_v，我们考虑预训练的CLIP视觉编码器ViT-L/14，它提供了视觉特征 Z_v = g(X_v)。 阶段2：端到端微调 我们只保持视觉编码器权重冻结，并继续更新LLaVA中投影层(projection layer)和LLM的预训练权重； 1.6 实验 1.6.1 多模态聊天机器人 尽管LLaVA仅使用了一个较小的多模态指令跟踪数据集
3.7K20编辑于 2023-09-01 - 来自专栏NLP/KG
人工智能大语言模型微调技术：SFT 监督微调、LoRA 微调方法、P-tuning v2 微调方法、Freeze 监督微调方法
人工智能大语言模型微调技术：SFT 监督微调、LoRA 微调方法、P-tuning v2 微调方法、Freeze 监督微调方法 1.SFT 监督微调 1.1 SFT 监督微调基本概念 SFT（Supervised P-tuning v2 微调方法 3.1 P-tuning v2 微调方法的相关技术 传统的微调方法需要微调整个预训练语言模型，对于大语言模型的微调需要大量的资源和时间，急需更加高效的微调方法。 4.3 Freeze 微调方法的优势 大量减少了大语言模型的微调参数，是一种参数高效的微调方法； 由于只需微调高层特征，加快了模型的收敛，节约了微调的时间； 最大程度地保留了大语言模型预训练所学习到的语言的 5.关键知识点总结 SFT监督微调时监督微调时，学习率通常会设置得很小 常见误区：1.监督微调需要大量的训练时间和数据 2.监督微调将复制源模型的所有参数至目标模型 3.监督微调只需要几十条监督数据即可 微调方法在效果上可以媲美全参数微调的方式 3.P-tuning v2微调方法在自然语言理解任务上表现不佳 P-tuning v2微调方法原理方面：1.P-tuning v2微调方法在transformer
9.8K66编辑于 2023-10-11 XTuner 微调
指令跟随微调 PATTERN: internlm2 ------------------------------- internlm2_1_8b_full_alpaca_e3 internlm2_1_8b_full_custom_pretrain_e1 xtuner train 命令用于启动模型微调进程。该命令需要一个参数：CONFIG 用于指定微调配置文件。 对于全量微调的模型（full）其实是不需要进行整合这一步的，因为全量微调修改的是原模型的权重而非微调一个新的 Adapter ，因此是不需要进行模型整合的。 增量预训练微调 定义一些基本方法。 在 PART 2 的部分，由于我们复制的配置文件是全参数微调的配置，而我们希望使用 QLoRA 算法进行微调，所以可以添加 QLoRA 算法的配置。
41510编辑于 2024-10-10- 来自专栏对白的算法屋
当我在微调的时候我在微调什么？
微调效果到底好不好，微调之后的词向量表示是否有效，可以直接用针对下游任务的分类器的准确度来衡量。只有微调效果足够好时，分类效果才够准。 DIRECTPROBE 基于聚类的探针。 通过比较微调前后不同簇之间的距离，可以量化微调之后的词向量表示的变化。 分类器探针接到BERT输出层，跟着BERT一起微调。为了降低微调过程中不稳定性的影响，同一个任务作者使用不同的初始化参数进行了五次微调。 使用原始train对BERT~small~进行微调，微调前后均只使用subtrain训练分类器。分类器的训练不参与微调。 如下图所示，微调前分类器在subtest和test上的学习曲线一致。 随着层数的增加，不同簇之间的距离也随之增大，即微调时高层在表示空间上的变化比下层的更大。 下图横轴为微调过程中梯度更新的次数，纵轴为微调前后表示空间的相似度。
2.1K10编辑于 2022-04-01 - 来自专栏机器之心
Alpaca-CoT项目原作解读：多接口统一的轻量级LLM指令微调平台
， Stanford Alpaca 借助 self-instruct 的方式生成的 52K English Instruction-Fine Tuning (IFT) 数据对 LLaMA-7B 进行了微调 然而，目前在 LLM 上的 IFT 的研究仍然面临着以下三个挑战： 1、即便对仅有 7b 大小的 LLM 进行微调，依然对计算资源有着较高的要求； 2、用于指令微调的开源数据集较少，缺少相关资源的整合工作 分享主题：Alpaca-CoT: 多接口统一的轻量级LLM指令微调平台 分享嘉宾：佀庆一，中国科学院信息工程研究所博士生，感兴趣于视觉问答、OOD鲁棒性、LLM和VLP等方向，曾在ACL, EMNLP,
1K20编辑于 2023-04-21
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