Supervised Fine-Tuning（SFT）最佳实践

什么是SFT？

**Supervised Fine-Tuning（SFT）**是一种用于优化预训练模型的技术，通过使用标注好的数据集来适应特定任务。这种方法使得模型能够在特定领域表现出色。

SFT的意义和时机

何时使用SFT：当prompt engineering无法解决问题，或者模型输出不符合要求时。SFT可以减少prompt的复杂性，提高推理速度。
前置依赖：在进行SFT之前，应优化prompt，并确保SFT数据集的质量。

SFT流程

数据准备：
- 数据格式：通常为JSON格式，包含输入和预期输出。
- 数据质量：高质量的数据至关重要，应避免错误、冗余和歧义的样本。
模型训练：
- 模型选择：选择适合任务的预训练模型。
- 训练参数：设置合适的学习率、批大小等超参数。
模型评估：
- 评估指标：根据任务类型选择合适的指标，如准确率、F1分数、BLEU等。
- 验证集：使用验证集评估模型的泛化能力。
模型部署：
- 应用场景：将模型集成到实际应用中，如聊bots、文案生成等。

SFT最佳实践

数据质量优先：确保数据准确、相关且多样化。
少量高质量数据：先使用少量数据（如50-100条）进行SFT，观察效果后再扩充数据集。
避免过拟合：控制训练轮数，监测验证集损失。

示例代码

以下是使用Hugging Face的trl库进行SFT的示例代码：

python 复制代码

from datasets import load_dataset
from trl import SFTConfig, SFTTrainer

# 加载数据集
dataset = load_dataset("stanfordnlp/imdb", split="train")

# 配置训练参数
training_args = SFTConfig(
    output_dir="/tmp",
    max_length=512,
    num_train_steps=1000,
    per_device_train_batch_size=4,
    learning_rate=1e-4,
)

# 初始化模型和训练器
model = "facebook/opt-350m"
trainer = SFTTrainer(
    model,
    train_dataset=dataset,
    args=training_args,
)

# 开始训练
trainer.train()

常见应用场景

文本分类：将文本分类为不同类别，如情感分析。
问答系统：提供准确的答案。
文案生成：生成符合特定风格的文案。
聊天机器人：创建具有特定领域知识的对话系统。