监督微调与预训练的区别

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分类：机器学习
标签：监督微调, 预训练, 模型优化, 数据处理
日期：2023年10月22日

核心观点总结

监督微调（SFT）与预训练（pretrain）在训练方式上无区别，但在数据处理和训练目的上存在显著差异。SFT数据不需要拼接，使用特殊标记符构造知识，并且强调指令遵循能力，而非知识注入。预训练主要是知识的学习，而SFT则是应用这些知识。

重点段落

数据组成形式：
- 预训练数据达到模型输入长度上限，需拼接。
- SFT数据保持原始长度，不需拼接，使用特殊标记符来构造语义。
训练目标差异：
- 预训练旨在知识学习。
- SFT专注于指令遵循能力。
知识注入策略：
- SFT不适合进行大规模知识注入。
- 知识注入应采用继续预训练策略，以维持模型通用能力。

技术术语通俗解释

特殊标记符（special_token）：在文本中使用的特定符号，用来标识不同角色或语义。
EOS标记符（eos_token）：表示文本结束的符号，帮助模型停止生成内容。

重点步骤

✅ 确保SFT数据保持原始长度，不进行拼接。
⚠ 使用特殊标记符分割角色和语义。
❗ 避免在SFT阶段进行大量知识注入，保持模型的通用性。

常见错误

在SFT阶段进行过多的知识注入，导致模型的通用能力下降。

💡启发点

使用特殊标记符可以有效提升模型理解复杂语境的能力。
适当控制知识注入比例可保持模型的多样性和灵活性。

行动清单

研究如何优化特殊标记符的使用以提升模型性能。
探讨继续预训练策略在不同领域的应用效果。

📈趋势预测

随着自然语言处理技术的发展，SFT将更广泛应用于需要高度精确指令执行的领域，如医疗和法律文本分析。

后续追踪

探索SFT在多语言模型中的应用潜力。
研究继续预训练策略对不同类型数据集的影响。

来源：原文内容整理自关于监督微调与预训练的比较分析。