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Xnorm and Code

Xnorm 规范化(Normalization)的核心是为了让不同层的输入取值范围或者分布能够比较一致。 在堆叠式的神经网络中,高层的网络会受到之前所有底层网络参数变化的影响,导致该高层网络的输入的分布产生较大的改变,这种现象被称为内部协变量偏移(Internal Covariate Shift)。随着网络深度的增大,这种差异会变得更加显著,从而影响模型的训练速度和最终性能。 输入分布变...

SFT RLHF DPO

SFT RLHF DPO 大模型训练三步走,pre-training、SFT、RLHF。 1 LLM的SFT 参考资料 微调是一种有监督的技术手段,是在已具备广泛知识基础的大型预训练语言模型上(基座LLM),利用针对性的数据集实施额外的训练过程,旨在使模型更精准地契合特定任务需求或深入某一专业领域。微调的核心目标在于实现知识的精细化灌输与指令系统的精确匹配,所以SFT的重点是学习样式和指...

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