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When should one opt for the Supervised Fine Tuning Trainer (SFTTrainer) instead of the regular Transformers Trainer when it comes to instruction fine-tuning for Language Models (LLMs)? From what I gather, the regular Transformers Trainer typically refers to unsupervised fine-tuning, often utilized for tasks such as Input-Output schema formatting after conducting supervised fine-tuning. There seem to be various examples of fine-tuning tasks with similar characteristics, but with some employing the SFTTrainer and others using the regular Trainer. Which factors should be considered in choosing between the two approaches?
当涉及到语言模型(LLM)的教学微调时，什么时候应该选择有监督的微调培训器(SFTTrainer)而不是常规的Transformers培训器？据我所知，常规的Transformers培训人员通常指的是无人监督的微调，通常用于在进行有监督的微调之后进行输入-输出模式格式化之类的任务。似乎有各种具有相似特征的微调任务的例子，但有些使用SFTTrainer，另一些使用常规训练器。在选择这两种方法时，应该考虑哪些因素？
I looking for Fine Tuning a LLM for generating json to json transformation (matching texts in json) using huggingface and trl libraries.
我寻找精调生成JSON到JSON转换(匹配JSON中的文本)使用HuggingFace和Trl库的LLM。
Welcome to Stackoverflow, please take a look at stackoverflow.com/help/how-to-ask. Most probably people are going to close this issue since it's not coding related. Try asking it on datascience.stackexchange.com, folks might be nicer there to ML recommendations.
欢迎来到Stackoverflow，请访问Stackoverflow.com/Help/How-to-Ask。人们很可能会关闭这个问题，因为它与编码无关。试着在data cience.stackexchange.com上问一下，人们可能会对ML的推荐更友好。
Thanks @alvas. I asked it there datascience.stackexchange.com/questions/122164/…
谢谢@阿尔瓦斯。我在那里问的，datascience.stackexchange.com/questions/122164/…
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这一章我们介绍在下游任务微调中固定LM参数，只微调Prompt的相关模型。这类模型的优势很直观就是微调的参数量小，能大幅降低LLM的微调参数量，是轻量级的微调替代品。和前两章微调LM和全部冻结的pr
LLM微调方法(Efficient-Tuning)六大主流方法：思路讲解&优缺点对比[P-tuning、Lora、Prefix tuing等] 由于LLM参数量都是在亿级以上，少则数十亿，多
微调 API 中关于 model 属性的 OpenAI 文档说明有点令人困惑: model The name of the base model to fine-tune. You can selec
微调 API 中关于 model 属性的 OpenAI 文档说明有点令人困惑: model The name of the base model to fine-tune. You can selec
我正在尝试使用带有调整网格的 Caret 创建模型 svmGrid up_inside Support Vector Machines with Linear Kernel 100 samples
当涉及到语言模型(LLM)的教学微调时，什么时候应该选择有监督的微调培训器(SFTTrainer)而不是常规的Transformers培训器？据我所知，常规的Transformers培训人员通常指的是
RHEL/CentOS 在 6.3 版本以后引入了一套新的系统调优工具 tuned/tuned-adm，其中 tuned 是服务端程序，用来监控和收集系统各个组件的数据，并依据数据提供的信息动态调整
关闭。这个问题需要debugging details .它目前不接受答案。 想改善这个问题吗？更新问题，使其成为 on-topic对于堆栈溢出。 2年前关闭。 Improve this questio
我有一个大约 4MB 的文件，该文件是一个仅包含普通键盘字符的 ascii 文件。我尝试了 java.io 包中的许多类来将文件内容读取为字符串。逐个字符地读取它们(使用 FileReader 和 B
之一: torchvision 中包含了很多预训练好的模型，这样就使得 fine-tune 非常容易。本文主要介绍如何 fine-tune torchvision 中预训练好的模型。 安装
有没有办法停止ray.tune实验(例如使用 PBT)当明显过度拟合或一个指标长时间没有改善时？ 最佳答案 现在，这在 Tune 中得到了很好的支持，https://github.com/ray-pr
构建 LINQ 表达式(对我来说，是 linq to object)时，有很多方法可以完成某件事，其中一些方法比其他方法更好、更高效。 有没有好的方法来“调整”或优化这些表达式？ 人们采用哪些基本指标
我正在尝试保存一个经过微调的 bert 模型。我已经正确运行了代码 - 它工作正常，并且在 ipython 控制台中我可以调用 getPrediction 并让它产生结果。 我已保存体重文件(最高的是
我有这样的查询。 SELECT count(*) FROM table1 e WHERE e.column1=1 AND e.id IN (SELECT MAX(ID) FROM
我在 node.js 上使用 ffmpeg。并选择“-tune Zerolatency”以实现低延迟 但是当我插入“-tune Zerolatency”时，出现错误:无法识别的选项“tune”。 有人
我目前正在训练 CNN 来对波进行分类。虽然代码运行完美，但用于超参数调整的 GridSearchCV 无法按预期工作。我很困惑，因为我在 MLP 中使用了类似的代码来调整超参数，而且效果很好。这是完
我的应用程序在我的 iPad 上运行。但它的表现非常糟糕——我的速度低于 15fps。谁能帮我优化一下？ 它基本上是一个轮子(派生自 UIView)，包含 12 个按钮(派生自 UIControl)。
SQL Turning 是Quest公司出品的Quest Central软件中的一个工具。Quest Central是一款集成化、图形化、跨平台的数据库管理解决方案，可以同时管理 Oracle、DB
让事件记录在开发环境中对所有查询使用 SQL_NO_CACHE 的简单方法是什么？ 我想优化最坏情况加载时间的语句。希望这样做是有意义的，但是我在第一页命中时查询非常慢，而下次所有查询都非常快，因为服
我有一个电子邮件数据集，我正在使用 SVM 来确定电子邮件是否是垃圾邮件 我将数据集分为测试和训练，然后随机挑选了一组 500 条记录来调整 svm。我正在使用 RBF 内核。以下是原始数据 make
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