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llm连续自我建筑微型调整框架由Amazon Sagemaker上的复合AI系统供电
在这篇文章中，我们将连续的自我实施微型调整框架作为DSPY框架实现的复合AI系统。该框架首先从域知识库中生成一个综合数据集，并为自我建筑生成文档，然后通过SFT驱动模型进行微调，并介绍了人类的工作流程，以将人类和AI的反馈收集到模型响应中，它用于通过增强学习（RLHF/RLAIF）来对齐人类偏好来进一步提高模型性能。
来源:亚马逊云科技 _机器学习对预训练的大语言模型（LLM）进行微调允许用户自定义模型以在特定于领域的任务上执行更好的执行或与人类偏好更加紧密地对齐。这是一个连续的过程，可以使微调模型在不断变化的环境中准确有效，适应数据分布变化（概念漂移）并防止随着时间的推移性能降解。连续的微调还使模型能够整合人类的反馈，解决错误以及量身定制的现实应用程序。您可以使用监督的微调（SFT）和指令调整来训练LLM，以使用人类宣布的数据集和说明在特定任务上执行更好的执行。当您对模型响应的用户反馈时，还可以使用从人类反馈（RLHF）中的加强学习来指导LLM的响应，来奖励与人类偏好保持一致的输出。
大语言模型 概念漂移 监督微调（SFT） 指令调整 从人类反馈中学习的强化微调LLM的精确和负责任的产出需要主题专家（SME）的巨大努力。人工中小型企业进行微调的广泛培训数据的手动注释，并收集用户反馈以使LLM响应与人类偏好保持一致，既有资源又有时间密集型。此外，连续的微调过程需要策划数据生成，LLM培训，反馈收集和偏好一致性的多个步骤，并具有可扩展性，弹性和资源效率。为了应对这些挑战，我们提出了一个创新的连续自我建筑微调框架，该框架简化了LLM培训数据生成和注释，模型培训和评估，人类反馈收集以及与人类偏爱保持一致的LLM微调过程。该框架被设计为一个复合AI系统，以驱动微调工作流程，以提高性能，多功能性和可重复使用性。
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