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在线生成多款表白网站是怎么做的,深圳网络营销网站,戴尔的网站建设,无锡企业网站的建设文章讲述了作者如何通过SFT(监督微调)技术#xff0c;以仅1.03元的成本对大模型进行微调#xff0c;成功解决了模型在输出数据时额外添加空格的问题。作者详细介绍了SFT的概念、适用场景和实施步骤#xff0c;提供了完整的参数配置建议#xff0c;并提出了后处理兜底的Plan…文章讲述了作者如何通过SFT(监督微调)技术以仅1.03元的成本对大模型进行微调成功解决了模型在输出数据时额外添加空格的问题。作者详细介绍了SFT的概念、适用场景和实施步骤提供了完整的参数配置建议并提出了后处理兜底的PlanB方案最终实现了格式对齐的目标。这一实践为解决大模型输出格式问题提供了高效、经济的解决方案。先看下花费1.03元花费不多。那为什么要微调模型呢没有别的办法了吗最后效果怎样在回答这些问题前先看看业务的需求这是个体验类的需求。输出的型号中间有空格直接copy这个型号作为关键词去其它系统中可能就会查不到。因为传统的系统中要么是精确匹配要么是基于RDB的like这是无法支持关键词中间加空格的查询。怎么办方案1调提示词让大模型控制输出的结果。试了下不是很理想没有彻底根除。方案2换大模型。提示词无法解决问题时换大模型也是一个解决问题的办法。不过这会增加额外回归测试的工作。先换了gpt-4o-mini临时解决了问题。gpt-40-mini这个模型输出结果的型号中间没有额外加空格。格式的问题解决了但是这引发了另一个新问题就是gpt-4o-mini比国内的大模型要贵不少。怎么办对国内的模型Doubao-1.5-pro-32k进行微调。准确的讲是SFT精调。什么是SFT?SFTSupervised Fine-Tuning监督微调精调通过已标注好的数据对模型进行精调优化以适应特定的任务或领域。在自然语言处理NLP领域Supervised FinetuningSFT是一种至关重要的技术手段用来提升大模型在某一特定领域的表现。通过精细的策划和实施SFT 能够指导模型的学习过程确保其学习成果与既定目标高度吻合。SFT 指的是用户提供一份标注好的数据集即包含输入的 prompt 和预期输出的 response。然后在已有的某个基座模型上继续调整参数来达到和下游任务对齐的目的。为什么是SFT因为SFT并不需要大量的训练集因为SFT可以解决这类输入内容格式化的问题。什么时候需要SFT通过 prompt engineering 无法解决或 prompt 中描述过于复杂时。对大模型输出内容有格式要求时而模型仍有部分 case 不符合要求。期望通过 SFT 来减少 prompt 中的内容加速线上推理的耗时。做SFT的前置依赖0一方面把 prompt engineering 做到极致通过优化 prompt 已经不能解决剩余的 badcase。另一方面SFT 数据集中也依赖 prompt。因此做 SFT 之前尽量把 prompt 工程做到最优。1一开始不需要急着构造大量 SFT 数据集可以先用少量数据50条~100条对模型做 SFT 后观察真实评估是否有收益。如果有收益可以尝试以部分数据为种子数据集继续扩充找到 scaling law。微调的核心任务是让模型从 “能生成文本” 进化为 “能听懂指令、按意图做事”。这个过程中数据的作用不是 “喂饱模型”而是 “给模型清晰的‘行为示范’”。SFT是用来画龙点睛的。怎么做本次使用字节火山引擎的模型精调工具。1、在模型精调页面点击左上角 创建精调任务 按钮。2、填写模型精调任务名称等基本信息。任务名称必填本次精调任务命名方便记录检索支持1200位可见字符且只包含大小写字母、中文、数字、中划线、下划线。任务描述本次精调任务添加除名称以外的其他描述信息方便多次迭代版本重要信息记录包含大小写字母、中文、数字、中划线、下划线。SFT参数配置中的参数如何确定与训练集有关。训练集怎么得到使用大模型生成。因为SFT并不需要大量的训练集微调的核心任务是让模型从 “能生成文本” 进化为 “能听懂指令、按意图做事”。这个过程中数据的作用不是 “喂饱模型”而是 “给模型清晰的‘行为示范’”。引用两句业内比较流行的话Quality Is All You Need.Less Is More for Aligment.话不多说先来看看生成训练集的提示词提示词“目前douboa-32K-pro大模型在输出数据时总会给额外加一些空格譬如问题中是“Sikalastic-609”大模型输出会是“Sikalastic - 609”即在“-”两边额外添加了一个空格问题中是“水吧台/岛台区域”大模型输出会是“水吧台 / 岛台区域”即在“/”两边额外添加了一个空格期望这们的效果问题中是“Sikalastic-609”大模型如果有相关的内容原样输出“Sikalastic-609”问题中是“水吧台/岛台区域”大模型如果有相关的内容原样输出“水吧台/岛台区域”基于这个目标来SFT大模型按照“Quality Is All You Need.Less Is More for Aligment.”的规则提供足够数据的input和output用于精调。按“扩充高质量格式数据”的策略输出包含新增符号场景样本 和 增加 “错误 - 修正” 对比样本。补充至少 50 条严格格式对齐的样本覆盖更多领域如技术文档、日常对话、专业术语本次生成并使用的训练集共42条具体数据见文末。提示词“使用上面生成的42条训练集给出截图中参数的配置值”Answer结合 42 条训练集的小数据场景以下是适配的参数配置思路及说明在原有参数基础上优化以适配小数据的高效学习、避免过拟合1、参数配置表参数名原数值调整后推荐值调整逻辑适配 42 条小数据集epoch12 - 3小数据需多轮学习强化记忆2 - 3 轮平衡拟合与过拟合batch_size84 或 842 条数据用 8 可整除42÷85.25实际取整为 5 个完整 batch 2 条余数据若硬件允许8 可保留加速训练若显存紧张调为 4 learning_rate0.000015e - 5原学习率1e - 5偏低小数据场景适度调高至 5e - 5 加速收敛若训练中出现震荡可再调回 3e - 5warmup_step_rate0.050.1增加 warmup 比例10% 步数让模型逐步适应学习率避免小数据下初始更新幅度过大lora_rank3232因只能选 32 或 6432 更适配小数据减少过拟合风险保留该值lora_alpha48配合lora_rank32按公式scale lora_alpha / sqrt(lora_rank)原scale≈0.7调整后8 / sqrt(32)≈1.4增强参数更新的缩放强度适配调高的学习率save_model_per_epoch11每 epoch 保存一次42 条数据训练快1 次 /epoch 足够记录过程保留该值dyn_bsztruetrue保持开启最大化利用 seq_len×batch_size 填充 token加速小数据训练效率保留该值2、核心调整逻辑小数据强化学习通过增加epoch、适度调高learning_rate让模型在有限数据中多轮学习、加速收敛弥补数据量少的短板。控制过拟合风险保留lora_rank32相对 64 更安全配合warmup延长学习率适应过程避免模型 “死记硬背” 小数据集。参数协同适配调整lora_alpha匹配学习率变化保证 Lora 模块参数更新的缩放比例合理让训练更稳定。按此配置可在小数据场景下高效训练模型学习符号格式对齐同时降低过拟合可能若训练后验证集效果不佳如过拟合可进一步降低epoch或learning_rate若收敛慢则继续微调学习率或warmup比例 。参数配置有了“混入预置数据集”和“验证集”怎么配Query“给出下面这两个指标的值 混入预置数据集在用户上传的训练集数据中混入豆包模型的SFTSupervised Fine Tuning有监督微调数据混入比例表示混合后SFT数据占总数据量的比例 验证集Validation Set模型训练过程中用于确定网络结构以及调整模型的超参数。可以从训练集中随机分割一定比例作为验证集也可以上传独立于训练集的数据集。”Answer:结合你提供的 40 条专项微调数据输出格式对齐V1以及 “Quality Is All You Need” 和 “Less Is More” 的原则这两个指标的推荐值及设置逻辑如下1. 混入预置数据集比例0%不混入核心原因本次 SFT 目标极其明确仅解决 “-”“/” 前后多余空格问题40 条数据已精准覆盖该场景信号纯度极高。混入通用 SFT 数据会稀释专项信号可能导致模型注意力分散比如通用数据中可能存在符号格式不严格的样本反而干扰学习。小数据场景下“纯专项数据” 更利于模型快速锁定目标规律符合 “少而精” 的对齐逻辑。2. 验证集比例20%从训练集中随机分割推荐设置从 40 条数据中随机抽取 8 条作为验证集剩余 32 条作为训练集。核心原因数据量极小仅 40 条独立验证集难以保证分布一致性从训练集中分割更能匹配数据分布。20% 比例既能保留足够训练样本32 条又能通过验证集监控过拟合比如验证集中符号格式的正确率是否与训练集一致。若后续补充数据至 100 条以上可考虑独立验证集当前规模下优先保证验证集与训练集的场景一致性。这两个指标的设置均以 “强化专项信号、控制过拟合” 为核心适配小数据量下的精准微调需求。万事俱备点击“提交精调任务”。经过49 分 38 秒SFT任务执行完成。看下效果精调后格式ok。精调后格式ok。精调后格式ok。精调后格式ok。等等你忘记大模型的“幻觉”了吗要有PlanB。PlanB1、后处理层兜底的格式修正若训练后仍有残留问题通过推理阶段后处理兜底修正确保最终输出符合要求1.1 正则表达式替换简单有效推理时用 Python 正则自动清理符号前后空importredef fix_symbol_format(text):处理“/”前后空格text re.sub(r\s*/\s*,/, text)处理“-”前后空格注意区分连字符与减号可根据场景调整text re.sub(r\s*-\s*,-, text)return text推理示例output model.generate(…)fixed_output fix_symbol_format(output)1.2 构建格式校验器用规则引擎或小型分类模型对输出文本做 “格式合规性检查”若检测到符号格式错误触发 “重新生成” 或 “后处理替换”结合业务场景可定制更复杂的格式规则如 “/ 仅用于领域术语分隔日常对话中保留空格”。2、验证与迭代闭环优化确保效果2.1 构建格式测试集准备 100 条含 “/”、“-” 的测试用例覆盖训练 / 未训练场景验证格式对齐率。2.2 迭代优化流程若测试集格式错误率5%回到数据层补充样本若训练中验证集格式正确率低调整训练参数增强约束若推理后仍有漏网优化后处理规则覆盖更多边界情况。核心逻辑总结格式对齐的本质是让模型在小数据中精准学习 “人类对符号的严格规范”需通过数据强化提供充足且清晰的格式样本训练优化让模型聚焦格式学习而非过拟合后处理兜底确保极端情况也能修正。SFT训练数据集https://f.chaojihao.net/ai/dataset/sft/format/symbol_format_finetune_data20250808V2.jsonlSFT 最佳实践https://www.volcengine.com/docs/82379/1221664创建模型精调任务https://www.volcengine.com/docs/82379/1099459最后再补张图没有完全理解的朋友可以整体再看一下找找感觉面对传统Code RAG和Code Agent在召回率、准确率和稳定性上的不足以及领域“黑话”和代码风格差异带来的挑战使用以大模型微调SFT为核心的解决方案成功解决了问题。什么是LoRALoRALow-Rank Adaptation低秩适应是一种高效微调大模型的技术由微软团队于 2021 年提出。LoRA的核心是在不改变原模型参数的情况下通过添加少量低秩矩阵参数来适配新任务。训练时仅优化这些新增的少量参数大幅降低计算成本推理时将低秩矩阵的影响合并回原模型不增加额外开销。这种方式用极少参数就能实现接近全量微调的效果广泛用于大模型的任务适配。具体来说传统微调需要更新模型的全部参数当模型规模庞大如数十亿甚至千亿参数时会消耗大量计算资源和存储空间。而 LoRA 的做法是在预训练模型的关键层如注意力层的权重矩阵中插入两个低秩矩阵可理解为维度较小的矩阵这两个矩阵的乘积近似于该层在新任务上所需的参数更新量训练过程中仅优化这两个低秩矩阵的参数而冻结预训练模型的原始参数推理时将低秩矩阵的乘积与原始参数相加等效于完成了参数更新不增加额外计算开销。由于低秩矩阵的参数规模远小于原始模型参数通常仅为原始参数的 1%-10%LoRA 大幅降低了微调的成本同时还能有效避免过拟合在多种自然语言处理任务如文本分类、翻译、问答等中表现出色目前已成为大模型微调的主流技术之一。​最后我在一线科技企业深耕十二载见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事早已在效率与薪资上形成代际优势我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在大模型的学习中的很多困惑。我整理出这套 AI 大模型突围资料包✅AI大模型学习路线图✅Agent行业报告✅100集大模型视频教程✅大模型书籍PDF✅DeepSeek教程✅AI产品经理入门资料完整的大模型学习和面试资料已经上传带到CSDN的官方了有需要的朋友可以扫描下方二维码免费领取【保证100%免费】​​为什么说现在普通人就业/升职加薪的首选是AI大模型人工智能技术的爆发式增长正以不可逆转之势重塑就业市场版图。从DeepSeek等国产大模型引发的科技圈热议到全国两会关于AI产业发展的政策聚焦再到招聘会上排起的长队AI的热度已从技术领域渗透到就业市场的每一个角落。智联招聘的最新数据给出了最直观的印证2025年2月AI领域求职人数同比增幅突破200%远超其他行业平均水平整个人工智能行业的求职增速达到33.4%位居各行业榜首其中人工智能工程师岗位的求职热度更是飙升69.6%。AI产业的快速扩张也让人才供需矛盾愈发突出。麦肯锡报告明确预测到2030年中国AI专业人才需求将达600万人人才缺口可能高达400万人这一缺口不仅存在于核心技术领域更蔓延至产业应用的各个环节。​​资料包有什么①从入门到精通的全套视频教程⑤⑥包含提示词工程、RAG、Agent等技术点② AI大模型学习路线图还有视频解说全过程AI大模型学习路线③学习电子书籍和技术文档市面上的大模型书籍确实太多了这些是我精选出来的④各大厂大模型面试题目详解⑤ 这些资料真的有用吗?这份资料由我和鲁为民博士共同整理鲁为民博士先后获得了北京清华大学学士和美国加州理工学院博士学位在包括IEEE Transactions等学术期刊和诸多国际会议上发表了超过50篇学术论文、取得了多项美国和中国发明专利同时还斩获了吴文俊人工智能科学技术奖。目前我正在和鲁博士共同进行人工智能的研究。所有的视频教程由智泊AI老师录制且资料与智泊AI共享相互补充。这份学习大礼包应该算是现在最全面的大模型学习资料了。资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目无论你是小白还是有些技术基础的这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇转行大模型岗位。智泊AI始终秉持着“让每个人平等享受到优质教育资源”的育人理念‌通过动态追踪大模型开发、数据标注伦理等前沿技术趋势‌构建起前沿课程智能实训精准就业的高效培养体系。课堂上不光教理论还带着学员做了十多个真实项目。学员要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‌​​​​如果说你是以下人群中的其中一类都可以来智泊AI学习人工智能找到高薪工作一次小小的“投资”换来的是终身受益应届毕业生‌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‌。获取方式有需要的小伙伴可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】**​