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参考现有的中文医疗模型#xff1a;MedicalGPT、CareGPT等领域模型的训练流程#xff0c;结合ChatGPT的训练流程#xff0c;总结如下#xff1a; 在预训练阶段#xff0c;模型会从大量无标注文本数据集中学习领域/通用知识#xff1b;其次使用{有监督微调}(SFT)优化…前言
参考现有的中文医疗模型MedicalGPT、CareGPT等领域模型的训练流程结合ChatGPT的训练流程总结如下 在预训练阶段模型会从大量无标注文本数据集中学习领域/通用知识其次使用{有监督微调}(SFT)优化模型以更好地遵守特定指令最后使用对齐技术使LLM更有用更安全的响应用户的提示。 训练流程的四个阶段分别如下
预训练(pre-trainingpt)基于基座模型经过海量中文医疗预料训练得到领域适配的ChatGLM-6B。监督微调(supervised finetuningsft)通过在线问诊等数据构建训练数据完成指令微调。RM模型构建(reward modeling, rm)人工对预测答案排序训练一个打分模型强化学习阶段(reinforcement learning, rl)基于PPO算法采用RL的方式完成fine-tuned ChatGLM-6B模型的优化。
预训练阶段-PT
该阶段的训练数据格式如下。对应是非结构化的自然语言文本通过设定max_seq_len和block_size等方式实现文本数据的chunkbatch化作为模型的训练数据处理完的单条数据包含input_ids,attention_mask和labels训练的目标是模型需要根据提供的文本来预测 下一个单词。
监督微调阶段-SFT
该阶段的训练数据格式如下。一般对应的结构采用instruction/input/output/history根据不同的场景input与history可以做缺省处理。但是需要人工标注的指令数据集。
对齐
该阶段的主要目标是将语言模型喻人类的偏好、价值观进行对齐这也是RHLF机制的作用。 RLHF主要包括两步
基于有监督微调模型基础上创建一个reward modelRM模型基于RM模型使用PPO/DPO算法微调SFT模型返回最佳response。
奖励模型-RM
该阶段是RHLF的第一个阶段训练得到一个rm模型用于rl阶段的模型打分其结构格式如下 有多种格式的数据可自己选择但需要程序做额外的处理且这些数据都是人工标注好的。
强化学习-RL
该阶段是RHLF的第二个阶段也是核心部分用于优化一个RM模型并完成打分。数据格式同SFT。一般在此阶段会使用特定的算法(DPO/PPO)来实现引导优化后的大模型生成更符合人类偏好的内容。
总结
对于模型的微调一开始我是想的太简单了觉得只要按照基座官方模型文档调试即可随着了解的深入与不断的学习微调是个大工程而且对于领域模型来说其训练流程预训练 -- 监督微调 -- RHLF 中包含的事项与知识太多。
最后的最后
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