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文章目录

  • note
  • 一、背景篇
    • 1. Special Token
    • 2. 耗时问题
    • 3. 与 pretrain 的区别
    • 4. 幻觉问题
  • 二、数据篇
    • 1. 数据多样性
    • 2. 数据生产
      • （1）生产 prompt
      • （2）生产 answer
      • （3）小结
    • 3. 数据飞轮
    • 4. 专项数据
      • （1）RAG
      • （2）Agent / function_call
      • （3）长文本
      • （4）复杂指令
  • 三、训练篇
    • 1. 训练框架
    • 2. 炼丹技巧
    • 3. 拟合问题
      • 1）欠拟合
      • 2）过拟合
      • 3）小结
    • 4. 夹逼准则
      • 1）经验分享
      • 2）实战思路
  • 四、评估篇
    • 1. 评估方式
    • 2. 评估分析
  • 五、总结篇

一、背景篇

作者: ybq，nlp码农，中国科学院大学 信号与信息处理硕士
原文: https://zhuanlan.zhihu/p/809229182

1. Special Token

pretrain 阶段完全没见过的 token，在sft 阶段会被赋予全新的语义。主要用于标注对话的角色：user、assistant、system 这些。

此外，special_token 可以用来“构造知识”，比如"喜欢"这种知识一定是 sft 阶段才会见到的，可以剔除掉 pretrain 先验知识的影响，用来验证 sft 的训练情况，比如会不会过拟合。

我默认大家都知道怎么用 special_token 去拼 prompt，如果不熟悉，看下 tokenizer_config.json 里的"chat_template"这个字段也就懂了。

比如GLM4的tokenizer_config.json文件的相关token如下：

  "added_tokens_decoder": {

本文标签： 模型 数据 技术 LLM SFT

版权声明：本文标题：【LLM】大模型SFT技术总结（数据|训练|评估） 内容由网友自发贡献，该文观点仅代表作者本人， 转载请联系作者并注明出处：http://roclinux.cn/b/1754858143a3044024.html， 本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌抄袭侵权/违法违规的内容，一经查实，本站将立刻删除。