什么是SimPO训练
更新时间：2024-11-13
SimPO(Simple Preference Optimization)：
SimPO是一种用于优化和提升预训练大模型性能的技术。它旨在通过简单而高效的方式，调整模型参数，从而在保持模型性能的同时，减少计算资源和内存的消耗。SimPO 主要关注参数效率，这意味着它能够在不大幅增加模型参数的情况下，显著提升模型的性能。
本平台已预置SimPO模型训练方式，快开启您的模型训练之旅吧～
优势
- 提升效率：消除对奖励模型的依赖，简化了训练流程，降低了模型训练的复杂度和资源消耗，训练时间和GPU消耗大幅减少。
- 性能优势：性能却明显优于DPO及其变体，避免了训练和推理不一致的问题，更准确符合用户的数据预期。
工作步骤
SimPO微调包含以下两个步骤：
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数据集收集：prompt+chosen+rejected数据集，样例下载。
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prompt：
- ①单轮对话场景，Prompt字段仅包含每轮对话的提问；
- ②多轮对话场景，Prompt字段包含前几轮对话的问答及最后一轮的提问
- chosen：Prompt字段对应的正偏好回答。
- rejected：Prompt字段对应的负偏好回答。
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- 优化训练：基于预置或SFT后的大模型，调整部分参数，训练您的偏好大模型。