Questions about MOSS-Image-SFT training pipeline
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評価
- 難易度
- 1/5
- 見積もり時間
- 1時間未満
- 初心者へのやさしさ
- 35/100
- issue の種類
- ドキュメント
- 明瞭さ
- 明確に書かれている
- 活発さ
- 活発
- 技術スタック
- python
調査の方向性
Read the model card and technical report to check what they state about the MOSS-Image-SFT training stage. Clarify whether reinforcement learning was applied and, if available, provide the missing SFT details; consider the issue resolved when the question is answered with information supported by the project authors.
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
Hi authors,
I have one follow-up question about MOSS-Image-SFT:
The model card only briefly states that MOSS-Image-SFT is fine-tuned from MOSS-Image-Base on curated data. However, the technical report does not include any details of this SFT stage: no information about the SFT dataset composition, loss function, learning rate, training steps, or data mixing ratio.
Does this mean that MOSS-Image-SFT only underwent supervised fine-tuning, with no reinforcement learning (RL/RLHF) applied at all?
Thanks!
- 主要言語
- Python
- スター
- 2.2k
- フォーク
- 114
- 平均マージ
- 9日 1時間
- マージ済み PR（30日）
- 1
環境構築
このプロジェクトには開発コンテナ、Dockerfile、コントリビューションガイドがありません。まず README を読み、一般的な手順ははじめてのコントリビューションガイドを参照してください。
はじめの一歩
- issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
- 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
- リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
- issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。
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