SFT训练与评估指南：提升模型表现的关键步骤

分类：机器学习

标签：SFT训练，模型评估，深度学习

日期：2023年10月22日

核心观点总结

在深度学习中，SFT（Supervised Fine-Tuning）训练和评估是提升模型性能的重要环节。本文介绍了OpenRLHF框架下的SFT训练启动脚本，并详细阐述了SFT评估的原则和方法。通过结合机评和人评，可以更全面地评估模型在不同维度上的表现。

重点段落

1. SFT训练启动脚本
   使用OpenRLHF进行SFT训练的启动脚本示例展示了如何设置训练参数，包括最大长度、数据集、批量大小、预训练模型、保存路径等。

2. 评估原则
   SFT评估需要关注模型的Helpfulness（帮助性）、Honesty（诚实性）和Harmlessness（无害性）。此外，还需根据需求制定其他指标，如指令遵循、内容准确性和安全性。

3. 机评与人评
   机评利用大模型如GPT4进行，需精心设计prompt以减少偏差；人评则通过人工直接判断模型输出的质量。

操作步骤

1. ✅ 启动训练
   使用以下命令启动SFT训练：

   openrlhf.cli.train_sft \
   --max_len 2048 \
   --dataset xxx \
   --input_key question \
   --output_key response \
   --train_batch_size 256 \
   --micro_train_batch_size 2 \
   --max_samples 500000 \
   --pretrain meta-llama/Meta-Llama-3-8B \
   --save_path ./checkpoint/llama3-8b-sft \
   --save_steps -1 \
   --logging_steps 1 \
   --eval_steps -1 \
   --zero_stage 2 \
   --max_epochs 1 \
   --bf16 \
   --flash_attn \
   --learning_rate 5e-6 \
   --load_checkpoint \
   --gradient_checkpointing
   

2. ⚠ 注意事项

   • 确保数据集和预训练模型路径正确。
   • 调整学习率以适应不同数据集。

3. ❗ 评估准备
   准备与训练集一致的高质量评测集合，确保评估任务类型明确。

常见错误

在启动训练时，常见错误包括路径配置错误、参数设置不当以及未充分考虑数据集特点等。这些错误可能导致训练失败或结果不理想。

💡启发点

• 在设计评估指标时，如何平衡不同维度的权重？
• 如何更好地利用大模型进行机评以减少偏差？

行动清单

• 优化训练脚本参数以提高效率。
• 制定详细的评估指标并测试其有效性。
• 探索更多评估方法以提升结果准确性。

📈趋势预测

随着大模型的不断发展，未来SFT训练和评估将更加依赖于自动化工具和更智能的评估指标，以提高效率和准确性。

后续追踪

• 研究如何结合更多数据源进行多维度评估。
• 探索新型评估算法以提高机评准确性。

原始出处：此内容基于OpenRLHF框架的SFT训练与评估文档。