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好的建网站的公司,长沙网站建设模板,广州制作网站的公司,网站建设好还是阿里巴巴好OpenAI 在直播中#xff0c;提到了两个新的概念 #xff1a; ①强化学习微调#xff08;Reinforcement Fine-Tuning#xff09;#xff1a; 仅需少量高质量数据#xff08;数十到数千个#xff09;#xff0c;模型即可通过强化学习处理复杂任务。 ②偏好微调 (Preferen…OpenAI 在直播中提到了两个新的概念 ①强化学习微调Reinforcement Fine-Tuning仅需少量高质量数据数十到数千个模型即可通过强化学习处理复杂任务。②偏好微调 (Preference Fine-Tuning, PFT) 采用直接偏好优化 (例如Direct Preference Optimization, DPO) 算法通过比较不同的模型输出让 AI 能够学习并区分 “更好” 的回复从而在语气、风格、创造性等主观性任务上表现更出色。在解释这些概念之前让我们先理解一下一、微调Fine-tuning1什么是微调我们可以将现在使用的大语言模型想象成一座巨大的图书馆蕴藏着海量知识。之前大家所熟知的是提示词工程Prompt Engineering在提示词中加入指令有时也会加入一些示例(few shots)。这种通过演示引导模型完成任务的方法被称为“少样本学习”few-shot learning。微调则是在“少样本学习”基础上的进一步提升。具体而言我们会使用特定领域的数据来训练模型从而使其在特定领域上表现得更加出色。换言之微调是对模型进行针对性的“特训”使其更好地适应特定场景。与直接使用提示词相比微调具有以下优势(在目标领域)效果更佳微调后的模型能输出更高质量的结果。训练数据更多如果采用 few-shots 的方法因为模型的上下文窗口限制无法放下太多的数据而且有很多相关研究发现模型在超长 context length 下的表现可能不如短上下文。同时微调可以使用的数据量是不受限制的。更省 Token微调后提示词可以更短从而节省 token。回复速度更快更短的提示词意味着更快的回复速度主要是减少 prefill 时间。2什么时候该用微调微调能让模型在特定应用场景中表现更出色但需要投入更多时间和精力还有训歪的风险。因此我们还是应该首先尝试提示词工程Prompt Engineering或者用 prompt 组成一些复杂的工作流。另外函数调用Function Calling可能也是一个选项但效果可能不会太好。一般来说以下情况下可以考虑使用微调提示词效果不理想即使反复调整提示词模型仍然无法很好地完成任务。需要大量训练数据如果有大量特定领域的训练数据而提示词无法容纳则微调是更佳选择。需要更快响应和更少 Token微调可以帮助缩短提示词从而提高回复速度并减少 token 消耗。二、强化学习微调Reinforcement Fine-Tuning强化学习微调只需要少量数十至数千个高质量数据就能使模型通过强化学习处理目标领域的复杂任务。它的目标是训练模型学会推理过程而不仅仅是记住答案从而提高模型的泛化能力和专业水平。少量高质量数据驱动RFT 的核心优势在于仅需少量高质量数据即可显著提升模型性能比 SFT 的数据效率要高。强化学习算法RFT 采用强化学习算法通过对模型输出的答案进行评分并强化正确的推理路径引导模型的学习。提升推理能力RFT 不仅仅是让模型模仿输入而是训练模型如何在特定领域进行推理这使得模型在解决相似问题时能够更加灵活和准确。它是在训练模型学习如何思考而不仅仅是记住答案。适用于专业领域RFT 特别适合于需要专业知识的领域如法律、金融、工程、保险等这些领域通常有明确的正确答案并且需要复杂的推理过程。与 SFT 的区别与传统的监督式微调SFT不同RFT 更侧重于训练模型的推理能力而不是简单地记忆训练数据。 RFT 可以被看作是对 SFT 的一种补充和改进它将强化学习的优势融入到了模型微调的过程中。总结来说RFT 不仅仅是简单的微调更是一种训练模型思考和推理的方法。可以将其视为一个“特训班”通过少量高质量案例和强化学习让模型成为特定领域的专家而不仅仅是“复读机”。这里可以参考 24 年初的一篇论文REFT: Reasoning with REinforced Fine-TuningSFT和ReFT在CoT替代方案存在时的比较三、偏好微调 (Preference Fine-Tuning, PFT) PFT 算是一个一直有的概念openai 这次又提了一次。常说的 RLHFDPODirect Preference Optimization 直接偏好优化)都属于偏好微调通过比较不同的模型输出让 AI 学习并区分哪些是“更好”的回复从而在语气、风格、创造性等任务上表现更符合人的偏好。OpenAI 在blog 中已经把 PFT等价与 DPO 了以下我们也聚焦在 DPO 上成对比较学习PFT 的核心机制是通过比较模型输出的一对回复让模型学习并区分哪个是更优选的。直接偏好优化 (DPO) 算法通过比较成对的回复直接优化模型以偏向更优选的输出。 避免了复杂的奖励模型训练。训练数据来源多样PFT 的训练数据可以是人工标注、A/B 测试或合成数据生成的成对回复。适用于主观任务PFT 特别适用于那些 “更好” 的回复具有主观性的任务例如创意写作内容摘要对话风格调整主观评估任务增强模型在风格、语气、创造性等方面的能力你可以把 PFT 看作是一个 “品味训练班”它通过比较模型生成的不同回复教会模型理解用户和开发者的 “品味” 从而让模型输出更符合人类期望的更具创造性和个性化的内容。与监督式微调 (SFT) 的区别简单来说这是一种以偏好为导向的微调方法而非以正确性为导向的微调方法。它采用了 DPO 算法使其训练过程更加高效。PFT 尤其擅长处理主观性较强的任务例如需要创造力或需要特定风格的任务。PFT 的训练数据通常包含成对的优选和非优选的回复 而不是精确的输入输出对。普通人如何抓住AI大模型的风口领取方式在文末为什么要学习大模型目前AI大模型的技术岗位与能力培养随着人工智能技术的迅速发展和应用 大模型作为其中的重要组成部分 正逐渐成为推动人工智能发展的重要引擎 。大模型以其强大的数据处理和模式识别能力 广泛应用于自然语言处理 、计算机视觉 、 智能推荐等领域 为各行各业带来了革命性的改变和机遇 。目前开源人工智能大模型已应用于医疗、政务、法律、汽车、娱乐、金融、互联网、教育、制造业、企业服务等多个场景其中应用于金融、企业服务、制造业和法律领域的大模型在本次调研中占比超过30%。随着AI大模型技术的迅速发展相关岗位的需求也日益增加。大模型产业链催生了一批高薪新职业人工智能大潮已来不加入就可能被淘汰。如果你是技术人尤其是互联网从业者现在就开始学习AI大模型技术真的是给你的人生一个重要建议最后只要你真心想学习AI大模型技术这份精心整理的学习资料我愿意无偿分享给你但是想学技术去乱搞的人别来找我在当前这个人工智能高速发展的时代AI大模型正在深刻改变各行各业。我国对高水平AI人才的需求也日益增长真正懂技术、能落地的人才依旧紧缺。我也希望通过这份资料能够帮助更多有志于AI领域的朋友入门并深入学习。真诚无偿分享vx扫描下方二维码即可加上后会一个个给大家发【附赠一节免费的直播讲座技术大佬带你学习大模型的相关知识、学习思路、就业前景以及怎么结合当前的工作发展方向等欢迎大家~】大模型全套学习资料展示自我们与MoPaaS魔泊云合作以来我们不断打磨课程体系与技术内容在细节上精益求精同时在技术层面也新增了许多前沿且实用的内容力求为大家带来更系统、更实战、更落地的大模型学习体验。希望这份系统、实用的大模型学习路径能够帮助你从零入门进阶到实战真正掌握AI时代的核心技能01教学内容从零到精通完整闭环【基础理论 →RAG开发 → Agent设计 → 模型微调与私有化部署调→热门技术】5大模块内容比传统教材更贴近企业实战大量真实项目案例带你亲自上手搞数据清洗、模型调优这些硬核操作把课本知识变成真本事‌02适学人群应届毕业生‌无工作经验但想要系统学习AI大模型技术期待通过实战项目掌握核心技术。零基础转型‌非技术背景但关注AI应用场景计划通过低代码工具实现“AI行业”跨界‌。业务赋能突破瓶颈传统开发者Java/前端等学习Transformer架构与LangChain框架向AI全栈工程师转型‌。vx扫描下方二维码即可【附赠一节免费的直播讲座技术大佬带你学习大模型的相关知识、学习思路、就业前景以及怎么结合当前的工作发展方向等欢迎大家~】本教程比较珍贵仅限大家自行学习不要传播更严禁商用03入门到进阶学习路线图大模型学习路线图整体分为5个大的阶段04视频和书籍PDF合集从0到掌握主流大模型技术视频教程涵盖模型训练、微调、RAG、LangChain、Agent开发等实战方向新手必备的大模型学习PDF书单来了全是硬核知识帮你少走弯路不吹牛真有用05行业报告白皮书合集收集70报告与白皮书了解行业最新动态0690份面试题/经验AI大模型岗位面试经验总结谁学技术不是为了赚$呢找个好的岗位很重要07 deepseek部署包技巧大全由于篇幅有限只展示部分资料并且还在持续更新中…真诚无偿分享vx扫描下方二维码即可加上后会一个个给大家发【附赠一节免费的直播讲座技术大佬带你学习大模型的相关知识、学习思路、就业前景以及怎么结合当前的工作发展方向等欢迎大家~】