大模型19：微调大模型方法
有监督微调（SFT）、奖励模型（RM）训练，以及基于人类反馈的强化学习（RLHF）训练
1. 有监督微调（SFT - Supervised Fine-Tuning）
数据处理
- 数据收集：首先，需要收集大量的对话数据。这些数据通常包括人工标注的问答对，或者从已有的高质量对话系统中获取的数据集。
- 数据预处理：对收集的数据进行清洗、标注和格式化。预处理包括移除噪音数据、分词、生成模型输入输出格式等。
模型训练
- 模型初始化：基于预训练语言模型（例如，GPT-3或类似的模型）进行初始化。此时模型已经在大规模的文本数据上进行了预训练，具备基本的语言理解和生成能力。
- 微调过程：使用预处理好的有监督数据，对预训练模型进行微调。目标是让模型能够更好地理解和生成符合目标任务的输出。训练通常使用交叉熵损失函数，通过反向传播优化模型参数。
奖励模型（RM - Reward Model）训练
模型训练
- 模型架构：奖励模型通常基于与初始模型相同的架构，但是增加一个回归层用于输出奖励得分。
- 训练目标：训练奖励模型，使其能够准确预测人类偏好。训练过程中，使用如
Pairwise Ranking Loss的损失函数来优化模型，使其更倾向于选择人类标注的较优答案。