在當(dāng)下流行的幾種大模型微調(diào)方法中，大家經(jīng)常會看到談?wù)揝FP與Unsloth的文章，那我們應(yīng)該如何了解它們？它們的技術(shù)特點(diǎn)又有哪些？各自應(yīng)用在哪些模型微調(diào)的場景呢？本篇我們帶著這些問題，一起來了解一下。一、SFT微調(diào)技術(shù)介紹監(jiān)督微調(diào)（SupervisedFinetuning,SFT）是一種遷移學(xué)習(xí)（TransferLearning）技術(shù)，指的是在已經(jīng)預(yù)訓(xùn)練好的模型（例如大語言模型中的GPT、BERT等）基礎(chǔ)上，使用帶有人工標(biāo)注標(biāo)簽的監(jiān)督數(shù)據(jù)，對模型進(jìn)行進(jìn)...

在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中，ChainofThought（思維鏈）技術(shù)是一種在大語言模型（LLM）推理任務(wù)中非常重要的方法，它誕生的目的是使模型能夠像人類一樣，通過一系列中間推理步驟來得出最終答案，而不是簡單地給出一個(gè)直接的答案。這種能力對于提升模型的解釋性、可信度和解決復(fù)雜問題的能力至關(guān)重要，尤其是在涉及邏輯推理、數(shù)學(xué)計(jì)算、問答等需要多步推理的應(yīng)用場景中。本篇我們一起來了解一下CoT技術(shù)。一、什么是思維鏈技術(shù)1.基本概念思...