ModelScope有没有qwen模型训练的思路,发现lora后模型遵循了输出格式,但是在具体内容上面有幻觉?
在ModelScope社区,Qwen模型的训练思路有多种。Qwen-7B是基于Transformer的大语言模型,预训练数据类型多样,覆盖广泛,包括大量网络文本、专业书籍、代码等。MSAgent-Qwen-7B是在Qwen-7B基础上微调训练后的,驱动该智能体框架的核心模型。此外,Qwen-VL模型以Qwen-7B的预训练模型作为语言模型的初始化,并以Openclip ViT-bigG作为视觉编码器的初始化,中间加入单层随机初始化的cross-attention,经过约1.5B的图文数据训练得到。
如果您在使用过程中发现内容上有幻觉,可能是因为模型在生成内容时,会尽可能地根据上下文和输入信息进行回答,但有时可能会出现与实际不符的情况。这是所有基于机器学习的模型都可能存在的问题,因为机器无法完全理解所有的语境和含义。为了获得更准确的结果,您可以尝试提供更详细、更清晰的上下文信息,或者尝试调整模型的参数设置。
ModelScope是一个开源的模型开发平台,它提供了丰富的资源和工具,以帮助开发者进行模型的训练和应用。对于Qwen模型的训练,以下是一些基本的思路:
大规模高质量训练语料:Qwen模型是在超过3万亿tokens的数据上进行预训练的,这些数据包含了高质量的中文、英文、多语言、代码、数学等内容,涵盖了通用及专业领域的训练语料。
对齐机制:在Qwen模型的基础上,使用对齐机制打造了基于大语言模型的AI助手Qwen-7B-Chat。
多模态任务处理:Qwen-VL系列模型在处理多模态任务时表现出色,例如在图像描述、视觉问答、文档视觉问答、视觉定位等任务中取得了很好的效果。
多语言对话模型:Qwen模型支持多语言对话,可以端到端支持图片里中英双语的长文本识别。
细粒度识别和理解:Qwen-VL模型是首个开源的448分辨率的LVLM模型,这可以提升细粒度的文字识别、文档问答和检测框标注的效果。
关于你提到的"幻觉"问题,这可能是因为模型在生成答案时出现了偏差或者误解。这可能是由于训练数据的质量、模型的结构、预训练的方式等多种因素导致的。为了解决这个问题,可以尝试以下几种方法:
改进训练数据:确保训练数据的质量和多样性,避免模型过度依赖某些特定的数据。
调整模型结构:尝试使用不同的模型结构,或者对现有的模型结构进行调整,以提高模型的稳定性和准确性。
使用对齐技术:通过对齐技术,使模型的预测结果更加符合人类的期望和常识。
后处理:在模型生成答案后,可以使用一些后处理方法,如纠错、过滤等,来提高答案的质量。
总的来说,训练一个好的Qwen模型需要大量的实验和调优,可能需要尝试多种方法和技巧。
您看下swift下的微调https://github.com/modelscope/swift ,此回答整理自钉群“魔搭ModelScope开发者联盟群 ①”