SFT 监督微调_sft微调

SFT 监督微调基本概念
SFT（Supervised Fine-Tuning）监督微调是指在源数据集上预训练一个神经网络模型，即源模型。然后创建一个新的神经网络模型，即目标模型。目标模型复制了源模型上除了输出层外的所有模型设计及其参数。这些模型参数包含了源数据集上学习到的知识，且这些知识同样适用于目标数据集。源模型的输出层与源数据集的标签紧密相关，因此在目标模型中不予采用。微调时，为目标模型添加一个输出大小为目标数据集类别个数的输出层，并随机初始化该层的模型参数。在目标数据集上训练目标模型时，将从头训练到输出层，其余层的参数都基于源模型的参数微调得到。

1.2 监督微调的步骤
具体来说，监督式微调包括以下几个步骤：

预训练： 首先在一个大规模的数据集上训练一个深度学习模型，例如使用自监督学习或者无监督学习算法进行预训练；

微调： 使用目标任务的训练集对预训练模型进行微调。通常，只有预训练模型中的一部分层被微调，例如只微调模型的最后几层或者某些中间层。在微调过程中，通过反向传播算法对模型进行优化，使得模型在目标任务上表现更好；

评估： 使用目标任务的测试集对微调后的模型进行评估，得到模型在目标任务上的性能指标。

1.3 监督微调的特点
监督式微调能够利用预训练模型的参数和结构，避免从头开始训练模型，从而加速模型的训练过程，并且能够提高模型在目标任务上的表现。监督式微调在计算机视觉、自然语言处理等领域中得到了广泛应用。然而监督也存在一些缺点。首先，需要大量的标注数据用于目标任务的微调，如果标注数据不足，可能会导致微调后的模型表现不佳。其次，由于预训练模型的参数和结构对微调后的模型性能有很大影响，因此选择合适的预训练模型也很重要。

作者：汀丶人工智能 https://www.bilibili.com/read/cv25060283 出处：bilibili